遞階控制系統(tǒng)
由薩里迪斯和梅斯特爾(Mystel) 等人提出的遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分J分布的，這一原理是遞階管理系統(tǒng)中常用的。
智能控制系統(tǒng)是由三個(gè)基本控制J構(gòu)成的，其J聯(lián)交互結(jié)構(gòu)如圖5-20所示。
圖中f
為自執(zhí)行J至協(xié)調(diào)J的在線反饋信號(hào)； f 為自協(xié)調(diào)J至組織J的離線反饋信號(hào)； C={c₁,
C₂,…,Cm} 為輸入指令； U={u₁,u₂,…,um} 為分類器的輸出信號(hào)，即組織器的輸入
信號(hào)。
遞階智能控制系統(tǒng)是個(gè)整體，它把定性的用戶指令變換為一個(gè)物理操作序列。系統(tǒng)的輸出是通過(guò)一組施于驅(qū)動(dòng)器的具體指令來(lái)實(shí)現(xiàn)的。其中，組織J代表控制系統(tǒng)的主導(dǎo)思 想，并由人工智能起控制作用。協(xié)調(diào)J是上(組織)J和下(執(zhí)行)J間的接口，承上啟下， 并由人工智能和運(yùn)籌學(xué)共同作用。執(zhí)行J是遞階控制的底層，要求具有較高的精度和較低 的智能，它按控制論進(jìn)行控制，對(duì)相關(guān)過(guò)程執(zhí)行適當(dāng)?shù)目刂谱饔谩?
遞階智能控制系統(tǒng)遵循提高精度而降低智能(IPDI) 的原理。概率模型用于表示組織J 推理、規(guī)劃和決策的不確定性、指定協(xié)調(diào)J的任務(wù)以及執(zhí)行J的控制作用。采用熵來(lái)度量 智能機(jī)器執(zhí)行各種指令的效果，并采用熵進(jìn)行Z優(yōu)決策。
本方法為使自主智能控制系統(tǒng)適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)、空間探索、核處理和醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域的需要提 供了一個(gè)有效途徑。圖5-21表示具有視覺反饋的PUMA 600機(jī)械手的智能系統(tǒng)分J結(jié)構(gòu)圖。
雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機(jī)械手運(yùn)動(dòng)學(xué)方程；T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統(tǒng),末端工具的動(dòng)態(tài)性能將直接影響操作質(zhì)量
每個(gè)關(guān)節(jié)所需要的力或力矩 T, 是由五個(gè)部分組成的,第一項(xiàng)表示所有關(guān)節(jié)慣量的作用,各個(gè) 關(guān)節(jié)的慣量被集中在一起,存在有關(guān)節(jié)間耦合慣量的作用,第三項(xiàng)和第四項(xiàng)分別表示向心力和哥氏力的作用
有個(gè)光學(xué)編碼器，以便與測(cè)速發(fā)電機(jī)一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置，它的每個(gè)關(guān)節(jié)都有一個(gè)位置控制系統(tǒng);對(duì)機(jī)器人的關(guān)節(jié)坐標(biāo)點(diǎn)逐點(diǎn)進(jìn)行定位控制
機(jī)器人位置控制有時(shí)也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機(jī)器人的位置控制結(jié)構(gòu)形式，即關(guān)節(jié)空間控制結(jié)構(gòu)和直角坐標(biāo)空間控制結(jié)構(gòu);機(jī)器人的伺服控制結(jié)構(gòu)有集中控制、分散控制和遞階控制等
液壓傳動(dòng)機(jī)器人具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、機(jī)械強(qiáng)度高和速度快等優(yōu)點(diǎn);一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實(shí)現(xiàn)控制和反饋,省去中間動(dòng)力減速器，從而消除了齒隙和磨損問(wèn)題
機(jī)器人控制器具有多種結(jié)構(gòu)形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑�？刂�、最優(yōu) 控制、自適應(yīng)控制、遞階控制以及各種智能控制等
電機(jī)與減速器是構(gòu)成機(jī)器人關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的核心機(jī)電組件;傳感器與感知模組用于實(shí)時(shí)獲取機(jī)器人自身狀態(tài)及與環(huán)境交互信息的感知單元;機(jī)器人大腦系統(tǒng)負(fù)責(zé)感知和規(guī)劃決策
頻譜圖法將語(yǔ)音信號(hào)的頻譜沿著時(shí)間軸加以展開,識(shí)別精度一般;LPC法是對(duì)語(yǔ)音信號(hào)抽取LPC系數(shù);隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語(yǔ)音識(shí)別,建立語(yǔ)音的狀態(tài)轉(zhuǎn)移模式
機(jī)器人通過(guò)攝像頭這些外設(shè)獲得圖像之后,利用某種算法來(lái)進(jìn)行圖像之間的變換,對(duì)圖像進(jìn)行各種操作以達(dá)到所需要實(shí)現(xiàn)的功能;點(diǎn)運(yùn)算改善圖像的顯示效果
由圖像采集系統(tǒng),圖像處理系統(tǒng)及信息綜合分析處理系統(tǒng)構(gòu)成;機(jī)器人的視覺，大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統(tǒng)主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結(jié)果輸出裝置
全局規(guī)劃方法依照已獲取的環(huán)境信息,給機(jī)器人規(guī)劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環(huán)境信息的準(zhǔn)確程度;局部規(guī)劃方法側(cè)重于考慮機(jī)器人當(dāng)前的局部環(huán)境信息
機(jī)器人的視覺系統(tǒng)是通過(guò)圖像和距離等傳感器來(lái)獲取環(huán)境對(duì)象的圖像、顏色和距離等信息，然后傳遞給圖像處理器，利用計(jì)算機(jī)從二維圖像中理解和構(gòu)造出三維世界的真實(shí)模型
