刘 力

(延安职业技术学院机电工程系，陕西 延安 716000)

机器人是“工业4.0”时代的产物[1]，也是现代制造技术、信息技术、计算机科学技术、电气自动化控制技术、无线传感技术等多学科融合发展的成果[2]。随着机器人机械臂工作效率、控制精度的不断改善与提高，其在高精度工业制造、军工国防、航空航天、医疗卫生、农业生产等领域有着越来越广泛的应用[3]。机械臂移动轨迹规划与补偿控制会直接影响其最终的控制精度[4]，因此一直以来轨迹控制都是该领域的研究热点之一。机械臂轨迹控制首先要精确计算出机械臂末端执行器的空间坐标值、关节旋转角度偏差值，然后再利用插值补偿算法以理想的运动轨迹为基准[5]，实现对机械臂运动轨迹的实时修正。汇总国内外现有的研究成果可以发现，在机器人机械臂轨迹规划与智能修正方面主要采用PID(比例、积分、微分)控制、模糊控制、人工智能仿生控制及多项式插值控制等多种算法。

PID控制是工业控制领域的经典算法之一，具有算法简洁、稳定性强等优点，但PID控制在控制精度、适用性等方面有较强的局限性，不适用于复杂度较高的机械臂系统[6]；模糊控制是处理非线性问题的有效方案之一，但模糊控制的局限性在于模糊规则的制定与模糊隶属度函数的选择过于主观，往往会影响最终判定结果的客观性[7]；人工智能控制是近年来工业控制领域的研究热点和主流方向，人工智能控制多采用模拟人脑、人体神经网络、动物种群活动等特征，实现一种动态化的寻优和求解[8]，人工智能算法在故障检测领域的应用范围和应用效果远优于工业控制领域，但在全局控制过程中容易陷入局部最优解[9]；……