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机器人系统基本的控制方法（二）：

（3）利用传感器反馈的运动调整借助于力传感器反馈力信息，机器人在与环境之间可能出现臂和手受到环境约束而发生过大的力而造成损坏的状态下，机器人就可以适应环境，修改预先规划的轨迹，并调整运动，让整个机器人的行动符合任务的需求。机器人靠腿、脚进行移动时，若地面的平整度有尺寸误差，机器人则可能失去平衡。在这种情况下，也需要通过将着地点的力加以反馈，以调整运动，实现适应地面的平稳步行。 机器人搬运系统为企业节省人力，连线生产，提高生产效率，机器人系统就选明光利拓智能科技有限公司！湖北取件机器人系统厂

机器人系统的组成

机器人主体结构：机器人主体结构主要由机器人本体、机器人控制柜、机器人控制面板组成。

机器人控制面板：机器人控制面板，主要担负这人机对话的作用，我们对机器人的调试、操作、编程、校正等，均靠机器人控制面板来执行。

机器人本体构成：机器人本体主要由手臂、手腕、平衡缸、连接臂、旋转台、底座组成；当然，如果其他类型的机器人会有相应的差异，我们这里主要以六轴机器人作为案例进行说明。

机器人的轴数分类：1轴、2轴、3轴为主轴，4轴、5轴、6轴为腕部轴;我们这里是以六轴机器人作为案例说明,当然还有3轴、4轴等机器人就不在细说。

机器人工作区域：机器人的工作区域是指,机器人在工作时,所可能需要运动的三维空间区域该工作区域内不能有固定障碍物或者机器人工作时进入临时障碍物,阻挡机器人的工作路径。 湖北取件机器人系统厂机器人系统为企业打造无人工厂，机器人系统就选明光利拓智能科技有限公司！

机器人系统之AGV小车（一）

AGV小车又称作为自动导引车，是一种无人驾驶运输车，配有自动控制和非接触导引的驱动系统。自动导引车通常用于运输在生产设施中使用的物料。在工业环境下，自动导引车是从传统、笨重的传送带向节省空间、高度灵活的解决方案的发展。仓库是另一个受欢迎的使用自动导引车的场所，自动导引车会可个别商品或批量商品送到进行加工的指定包装场所。这种类型的机器人通常以大约每秒1-2米的速度移动，并能运输多达约2000公斤的重物。自动导引车在供电、任务执行及导航和路径规划方面有所不同。电能可通过电缆（用于轨道式自动导引车）、轨道或电池供应。电池通过感应充电板或在充电站充电，电池也可以更换。

物流分拣机器人系统的特点

1.能连续、大批量地分拣货物。由于采用大生产中使用的流水线自动作业方式，自动分拣系统不受气候、时间、人的体力等的限制，可以连续运行，同时由于物流分拣机器人系统单位时间分拣件数多，因此物流分拣机器人系统的分拣能力是连续运行100个小时以上。

2.分拣误差率极低。物流分拣机器人系统的分拣误差率大小主要取决于所输入分拣信息的准确性大小，这又取决于分拣信息的输入机制，如果采用人工键盘或语音识别方式输入，则误差率在3%以上，如采用条形码扫描输入，除非条形码的印刷本身有差错，否则不会出错。因此，目前物流分拣机器人系统主要采用条形码技术来识别货物。

3.分拣作业基本实现无人化。国外建立物流分拣机器人系统的目的之一就是为了减少人员的使用，减轻工员的劳动强度，提高人员的使用效率，因此物流分拣机器人系统能比较大限度地减少人员的使用，基本做到无人化。 伺服机器人系统未来发展趋势：数字化交流伺服系统的应用越来越广，用户对伺服驱动技术的要求越来越高。

工业机器人之搬运机器人

搬运机器人是近代自动控制领域出现的一项高新技术。搬运机器人可安装不同的末端执行器以完成各种不同形状和状态的工件搬运工作，减轻人力成本。目前，搬运机器人被大量应用于机床上下料、冲压机自动化生产线、自动装配流水线、码垛搬运、集装箱等的自动搬运。，搬运机器人可以通过编程完成各种预期的任务，在自身结构和性能上有人和机器的各自优势，尤其体现出了人工智能和适应性。因而，工业搬运机器人受到很多国家的重视，并投入大量的人力物力来研究和应用。尤其是在高温、高压、粉尘、噪音以及带有放射性和污染的场合，应用的更为普遍。 机器人系统的内部监测用于监测机器人系统内部状态参数，如电源电压、位置、速度和方位等。湖北取件机器人系统厂

机器人剪浇口系统应用在剪浇口及上卡件设备中，机器人系统就选明光利拓智能科技有限公司！湖北取件机器人系统厂

机器人系统现代控制方法：

（1）自适应控制当机器人的动力学模型存在非线性和不确定因素，含未知的系统因素（如摩擦力）和非线性动态特性（重力、哥氏力、向心力的非线性），以及机器人在工作过程中环境和工作对象的性质和特征的变化时，机器人在运行过程中不断测量受控对象的特征，根据测量的信息使控制系统按新的特性实现闭环控制，称为自适应控制（adaptivecontrol）。

（2）智能控制技术智能机器人系统具有以下特征：1.模型的不确定性；2.系统的高度非线性；3.控制任务复杂性。学习控制是人工智能技术应用到机器人领域的一种智能控制方法。已提出多种机器人控制方法，如模糊控制、神经网络控制、基于感知器的学习控制、基于小脑模型的学习控制等。 湖北取件机器人系统厂