机器人由什么控制

A. 机器人包括哪些控制技术

开放性抄模块化的控制系统袭体系结构：采用分布式CPU计算机结构，分为机器人控制器，运动控制器、光电隔离I/O控制板、传感器处理板和编程示教盒，机器人控制器和编程示教盒通过串口总线进行通讯。机器人控制器的主计算机完成机器人的运动规划、插补和位置伺候以及主控逻辑，数字I/O、传感器处理等功能，而编程示教盒完成信息的显示和按键的输入。
模块化层次化的控制器软件系统：控制系统建立在基于开源的实时多任务操作系统linux上，采用分层和模块化结构设计，以实现软件系统的开放性，整个控制器软件系统分为三个层次：硬件驱动层、核心层和应用层。三个层次分别面对不同的功能需求，对应不同层次的开发，系统中各个层次内部由若干个功能相对应的 模块组成，这些功能模块相互协调实现该层次所提供的功能。

B. 机器人有哪些控制方式

机器人控制理论：控制方法千奇百怪，这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。
其他控制。

建议：自己也在钻研，共同学习吧。

首先，要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。
关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。
4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。

首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：

再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。

机器人家上看到的，望采纳

C. 我想知道一个问题，目前的人工智能，和机器人、是由什么控制的是有程序和代码控制的吗我是一个小白、

机器人是由特定的程序控制，通过你制造的事件，给予反馈这个事件的答复动专作。简单地说就是属个代码程序，你要什么，它没有脑子，只会回答这个问题所规定的答案。
人工智能是一般都具有学习功能，思考结果有不确定性和不合常理性，但思考结果现在这个阶段还很多依靠代码程序，但是真正的人工智能是完全有独立思考的智能机械。
反正这一天还很早，按照这个开发程度

D. 工业机器人控制系统的主要功能通常由什么和什么两种

主要的理由分为两种一个是主要的理由分为两种一个是工业机器人控制系统，因为他主要是分为两个方面两个方面。zu to l lo lv t

E. 机器人有哪些控制方式

机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以

F. 机器人主要靠什么控制行动和思想的

机器人学【robotics】与机器人设计、制造和应用相关的科学。机器人学又称为机器人技回术或答机器人工程学，主要研究机器人的控制与被处理物体之间的相互关系。机器人学涉及的科目很多，主要内容有运动学和动力学、系统结构、传感技术、控制技术、行动规划和应用工程等。
随着工业自动化和计算机技术的发展，到六十年代机器人开始进入大量生产和实际应用阶段。尔后由于自动装备海洋开发空间探索等实际问题的需要，对机器人的智能水平提出了更高的要求。特别是危险环境，人们难以胜任的场合更迫切需要机器人，从而推动了智能机器人的研究。
机器人学的研究推动了许多人工智能思想的发展，有一些技术可在人工智能研究中用来建立世界状态的模型和描述世界状态变化的过程。关于机器人动作规划生成和规划监督执行等问题的研究，推动了规划方法的发展。此外由于机器人是一个综合性的课题，除机械手和步行机构外，还要研究机器视觉触觉听觉等信感技术，以及机器人语言和智能控制软件等。可以看出这是一个设计精密机械信息传感技术人工智能方法智能控制以及生物工程等学科的综合技术。这一课题研究有利于促进各学科的相互结合，并大大推动人工智能技术的发展。

G. 机器人控制部分有什么组成

现代机器人 现代机器人的研究始于20世纪中期，其技术背景是计算机和自动化的发展，以及原子能的开发利用。 自1946年第一台数字电子计算机问世以来，计算机取得了惊人的进步，向高速度、大容量、低价格的方向发展。 大批量生产的迫切需求推动了自动化技术的进展，其结果之一便是1952年数控机床的诞生。与数控机床相关的控制、机械零件的研究又为机器人的开发奠定了基础。 另一方面，原子能实验室的恶劣环境要求某些操作机械代替人处理放射性物质。在这一需求背景下，美国原子能委员会的阿尔贡研究所于1947年开发了遥控机械手，1948年又开发了机械式的主从机械手。 1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念，并申请了专利。该专利的要点是借助伺服技术控制机器人的关节，利用人手对机器人进行动作示教，机器人能实现动作的记录和再现。这就是所谓的示教再现机器人。现有的机器人差不多都采用这种控制方式。 作为机器人产品最早的实用机型（示教再现）是1962年美国AMF公司推出的“VERSTRAN”和UNIMATION公司推出的“UNIMATE”。这些工业机器人的控制方式与数控机床大致相似，但外形特征迥异，主要由类似人的手和臂组成。 1965年，MIT的Roborts演示了第一个具有视觉传感器的、能识别与定位简单积木的机器人系统。 1967年日本成立了人工手研究会（现改名为仿生机构研究会），同年召开了日本首届机器人学术会。 1970年在美国召开了第一届国际工业机器人学术会议。1970年以后，机器人的研究得到迅速广泛的普及。 1973年，辛辛那提·米拉克隆公司的理查德·豪恩制造了第一台由小型计算机控制的工业机器人，它是液压驱动的，能提升的有效负载达45公斤。 到了1980年，工业机器人才真正在日本普及，故称该年为“机器人元年”。 随后，工业机器人在日本得到了巨大发展，日本也因此而赢得了“机器人王国的美称”。 随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展，使机器人在功能和技术层次上有了很大的提高，移动机器人和机器人的视觉和触觉等技术就是典型的代表。由于这些技术的发展，推动了机器人概念的延伸。80年代，将具有感觉、思考、决策和动作能力的系统称为智能机器人，这是一个概括的、含义广泛的概念。这一概念不但指导了机器人技术的研究和应用，而且又赋予了机器人技术向深广发展的巨大空间，水下机器人、空间机器人、空中机器人、地面机器人、微小型机器人等各种用途的机器人相继问世，许多梦想成为了现实。将机器人的技术（如传感技术、智能技术、控制技术等）扩散和渗透到各个领域形成了各式各样的新机器——机器人化机器。当前与信息技术的交互和融合又产生了“软件机器人”、“网络机器人”的名称，这也说明了机器人所具有的创新活力 机器人组成： 1．机械本体 2．控制系统3．驱动器4．传感器功能：感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。 适应控制型机器人：能适应环境的变化，控制其自身的行动。 学习控制型机器人：能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

H. 机器人控制需要具备什么基础知识

入门的话，最重要的是掌握单片机开发。单片机是机器人的大脑。电子方面专需要一定的基础，属因为机器人需要使用各种传感器，板子也得自己焊接吧。至于机械知识，要求很少，也比较简单，因为一般是使用玩具的骨架来拼凑。
如果是专业级的，那么这将是一个系统的工程。

I. 机器人由什么组成有什么功能

感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。
适应回控制型机器人：能适答应环境的变化，控制其自身的行动。
学习控制型机器人：能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。

J. 机器人的控制方式有哪些

机器人控制理论：控制方法千奇百怪，这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。

混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。
阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。
其他控制。

建议：自己也在钻研，共同学习吧。

首先，要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；
关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。
关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。
1) Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；
2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。
3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。
4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。

首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：

再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。