运动控制-运动控制系统

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于运动控制的问题，于是小编就整理了3个相关介绍运动控制的解答，让我们一起看看吧。

运动控制和过程控制区别是什么？

运动控制和过程控制的区别在于控制的对象和控制方式。

运动控制是指对机械设备或运动部件的运动轨迹、速度和位置进行控制。常见的例子包括机床、机器人、自动化生产线等。

过程控制是指对某个物理或化学过程的参数、状态等进行控制。常见的例子包括化工厂、电厂、水处理厂等。

运动控制通常采用开环控制或闭环控制的方式。在开环控制中，控制器向执行器发送指令，执行器按照指令进行运动，但无法实时监测运动的实际情况。在闭环控制中，控制器不仅向执行器发送指令，还会实时监测执行器的反馈信号，以调整指令，实现更精确的控制。

过程控制通常采用闭环控制的方式。它通过传感器和执行器实现对物理或化学过程的实时监测和调节，以维持过程的稳定性和优化过程的效率。

1. 目的不同：运动控制是为了控制机器的运动，如机械臂的动作、物料的输送等；而过程控制是为了控制一个连续的工艺过程，如化工生产中的反应、温度、压力等参数。

2. 控制方式不同：运动控制通常采用开环或闭环控制，而过程控制通常采用反馈控制。

3. 控制对象不同：运动控制的对象通常是机器或机械设备，而过程控制的对象通常是一个连续的工艺。

4. 控制手段不同：运动控制通常采用电机、伺服系统等，而过程控制通常采用传感器、执行器等。

5. 控制精度不同：运动控制通常需要高精度控制，而过程控制则需要更精确的温度、压力控制等。

运动控制主要是指以机械运动的驱动设备------电动机为控制对象,以单片机、CPU等控制器为核心,以电力电子功率变换装置为执行机构,组成的电器传动自动控制系统。

而过程控制系统是指主要通过控制工艺参数如温度、压力、流量、液位、浓度等接近给定值或者保持在给定值范围内的向动控制系统,

什么是运动控制技术？

　　运动控制作用：对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理，使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动。

　　早期的运动控制技术主要是伴随着数控技术、机器人技术和工厂自动化技术的发展而发展的。早期的运动控制器实际上是可以独立运行的专用的控制器，往往无需另外的处理器和操作系统支持，可以独立完成运动控制功能、工艺技术要求的其他功能和人机交互功能。

什么是运动控制算法？

机器人的算法分为感知算法和控制算法，更进一步细分为环境感知算法 ，路径规划和行为决策算法（ai)，运动控制算法，后两个也可以统称为控制算法。

环境感知算法获取环境各种数据(机器人视觉和图像识别），定位机器人的方位（slam)，对于固定工位的机器人来说，环境感知算法往往不是必须的,但是，对于另一类机器人来说，比如扫地机器人，基本就是一个slam算法，行为决策和运动控制算法及其简单可以忽略。

机器人自身的运动控制算法是机器人制造厂家的研发重点，主要就是提高机器人行动的精度，稳定性和速度，这个一半靠pid伺服电机，一半靠控制算法，同样性能的pid伺服电机，好的控制算法能提高精度10倍以上，硬件反而不是难度所在，因为全世界的机器人厂家都是买同样的芯片和硬件电路；

总体来说，环境感知算法和运动控制算法是比较成熟的，也是整个机器人研究领域投入人力最多的，不断对现有的算法进行改进优化，一是因为研究已经获得突破，跟进的团队就多，二是因为90%的机器人应用领域，只需要用到这两种算法甚至只用到其中一种，行为决策算法非常简单，就是重复一个或几个简单动作；

行为决策算法或行为控制策略则是机器人应用领域的未突破的研发重点（不用的应用领域算法也不同，当然，也可以完全由人来手动控制,我们常说的人工智能，狭义点就是指这个模块)，这里不是指那些简单的行为算法，比如重复动作，机器人按固定动作跳舞，无障碍或固定障碍路线行走等，这些主要是硬编码实现，不涉及到ai,复杂的行为决策算法主要有f***,层次分析法，决策树，模糊逻辑，遗传算法ga,人工神经网络ann，以及针对具体问题的特定算法，比如路径规划等（ros里面提供了一个move-base模块，实现了很多路径规划算法），一般都用c/c++混合python来编程行为决策算法里，有解决的不错的，比如导航路径规划算法，也有难度极大的，比如避障算法，几乎所有的无人驾驶和自动驾驶研发团队都在苦苦思索避障算法，其实，避障算法的应用是及其广泛的，很多领域比如无人机也要用到，避障算法是整个无人驾驶和自动驾驶行业的拦路虎，因为它决定了最后的1%的安全性，而现有的vfh避障算法和dwa避障算法只能算非常原始的起步，完全不能满足实际需要。

到此，以上就是小编对于运动控制的问题就介绍到这了，希望介绍关于运动控制的3点解答对大家有用。