机器人控制
机器人控制（英语：robot control），使机器人完成作业任务而施加的控制。机器人由操作臂（含移动机构）、多指手或末端工具、内外界传感器、控制装置（含软件）、动力源，以及为完成某种作业的外部机器、设备和通信接口等组成。机器人控制的目的是使机器人沿着期望的路径移动到目标位置，再完成某种作业如抓取物件。前者称为位置控制或轨迹控制，后者称为力控制或作业控制。
结构组成
机器人控制系统通常由机器人关节的伺服驱动和面向机器人系统的计算机控制系统组成（图1）。主要有伺服控制、动作控制、感觉控制、识别和判断控制、人机通信5个部分。
坐标变换
坐标变换是机器人轨迹控制和作业控制的基础。坐标变换是将机器人的臂、手、物件、视觉摄像机的坐标系B、H、O、C上的位置和姿态变换到基本坐标系的世界坐标系W上（图2），
如机器人抓取物件，既需将手在其坐标系H中的位置与姿态经过臂的各个关节逐次变换到坐标系B，也需将物件在其坐标系O的坐标经过臂的各个关节逐次变换到坐标系B，再将坐标系B中手和物件的坐标分别变换到坐标系W，由此导出坐标系W中的机器人的臂、手的各个关节与物件的坐标值并进一步变换为机器人的各个关节角，通过控制各关节角就能完成物件的抓取。机器人移动必须先实时地计算出移动路径上的每点在坐标系W中的坐标值及其对机器人的各个关节角的变换，才能实现机器人的轨迹控制。机器人计算机控制系统的主要任务是对坐标变换实时高速计算。
性能指标
有自由度、分辨率和控制精度。自由度是表达机器人的灵活性和通用性的主要指标。机器人至少需要6个自由度才能完成对物件（或末端工具）在三维空间中位置和姿态的控制。每个自由度都需要配置一个独立的子控制系统，多自由度的机器人要由高度复杂的协调运动控制系统来控制。分辨率是指机器人所能识别的最小长度、角度和力等。精度取决于机械误差、控制算法和系统分辨率。在控制系统稳定的区域内，伺服系统的增益越大则控制精度越高。
控制要求和控制模式
为了提高机器人的作业效率、工作质量和使用寿命，要求对机器人通过轨迹规划实现高速度和高精度的平滑控制，即机器人运动的起点与终点的速度和加速度为零，且运动全区间内的位置、速度和加速度为连续。机器人控制的模式有点位控制和连续路径控制。点位控制只关心机器人作业的目标点，而不顾及移动路径。连续路径控制要求机器人能沿着期望的轨迹移动，这需要进行各种插补运算、多轴脉冲同时分配和协调控制。
机器人为完成复杂的作业或自然环境中的移动作业，根据视觉对环境的识别和判断是不可缺少的控制单元。
人机接口
人机接口指人与机器人之间，在控制系统内部或通过互联网，以“通信”的方式进行意志与信息的交换和控制技术。
作业控制
最简单和常用的机器人作业控制方式是示教–再现。示教指操作者告诉机器人干什么和如何干。通常，操作者通过示教编程器把作业要求的动作和各关节的移动量存储记忆在计算机中，再通过机器人语言编辑作业的工作程序，存放于示教数据区。再现是指机器人实施作业。这时计算机控制系统自动逐条取出示教命令和相关数据，进行解读、计算和判断后，将控制信号送到相应关节的伺服控制系统和外部控制端口，机器人就会再现期望的动作。复杂作业的控制多采用作业水平级语言，只要指定某个作业，机器人的计算机控制系统就能自动生成作业顺序程序，位置、轨迹等则通过更为复杂的环境示教系统来实现。
机器人控制综合方法
工业机器人自20世纪50年代末问世以来，其控制器的综合主要采用经典控制理论。随着作业任务愈益复杂，机器人控制中的多变量和非线性问题越来越突出，最优控制、自适应控制、学习控制、模糊控制、神经控制等方法和理论成为综合新一代机器人控制器的重要手段。
