引言：随着全球制造业的快速发展和智能化转型，工业机器人作为现代工业生产的重要组成部分，其性能和应用范围正在不断拓展。工业机器人机械系统的运动学和运动控制是决定机器人操作精度、速度和稳定性的关键因素，逐渐成为学术界和工业界的关注热点。工业机器人机械系统的运动学及运动控制研究，有助于理解机器人的运动规律，同时还能为工业机器人的设计和优化提供理论支持。本文重点阐述工业机器人机械系统运动学及运动控制研究，为推动工业机器人技术在智能制造领域的广泛应用和发展提供一定的解决视角。

1、工业机器人机械系统概述

工业机器人机械系统是指工业机器人的主体结构部分，通常由机身、臂部、腕部、手部以及行走机构（如有）等部分组成，以实现工业机器人在工作空间内的各种运动和操作。工业机器人机械系统的运动学分析是研究其运动规律和运动特性的重要手段，通过运动学分析，可以了解机器人在工作空间内的位置、姿态和速度等运动参数，为机器人的控制和优化提供理论基础。工业机器人的运动控制是指通过控制器对机器人的运动进行实时监测和调整，以确保其按照预定轨迹和速度进行稳定、准确的运动。运动控制算法通常包括位置控制、速度控制、加速度控制以及力控制等，在实际应用中，需要根据具体的操作任务和工作环境选择合适的控制算法和参数。工业机器人机械系统在汽车制造、电子制造、物流仓储、食品加工等多个领域得到广泛应用。随着智能化、网络化技术的不断发展，工业机器人机械系统正向着更高精度、更高速度、更强灵活性和更高自主性的方向发展。未来，工业机器人机械系统将在智能制造、工业4.0等领域发挥更加重要的作用。

2、工业机器人机械系统运动学分析

2.1正向运动学分析

正向运动学分析是指在已知机器人各关节和连杆的参数如长度、角度等以及当前关节变量的状态下如关节角度、位移等，求解末端执行器如手部、工具等在三维空间中的位置和位姿。在机器人设计阶段，正向运动学分析可以帮助设计师验证机器人的结构是否满足预期的运动要求，通过计算不同关节变量下末端执行器的位姿，以确保机器人在工作范围内能够准确到达目标位置。在机器人仿真中，正向运动学分析是模拟机器人运动的基础，通过实时计算末端执行器的位姿，可以模拟机器人在各种工况下的运动表现，为后续的控制和优化提供依据。在机器人控制系统中，正向运动学分析可以用于反馈控制，当机器人实际运动时，通过传感器获取关节变量的实时数据，利用正向运动学方程计算末端执行器的实际位姿，同时与期望位姿进行比较，从而调整控制策略以减小误差。

2.2反向运动学分析

反向运动学分析是指在已知机器人末端执行器要到达的目标位姿即期望位置和姿态的情况下，求解各关节所需的运动变量如关节角度、位移等。在机器人路径规划中，反向运动学分析用于确定从当前位置到目标位置的关节运动轨迹，通过计算不同目标位姿下对应的关节变量，以规划出机器人运动的最佳路径。在机器人轨迹跟踪任务中，反向运动学分析用于实时计算机器人各关节的运动变量，可以确保末端执行器能够准确跟踪期望的轨迹，其要求反向运动学分析能够快速、准确地求解关节变量，以满足实时性要求。在机器人避障任务中，反向运动学分析也发挥着重要作用，当机器人遇到障碍物时，需要重新规划路径以避免碰撞，可通过计算新的目标位姿对应的关节变量，从而调整机器人的运动轨迹以绕过障碍物。

3、工业机器人机械系统运动控制策略

3.1点位式控制策略

点位式控制策略主要用于对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在点位式控制时，工业机器人需要快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不做任何规定。定位精度和运动所需的时间是点位式控制方式的两个主要技术指标，其具有实现容易、定位精度要求不高的特点，常被应用在上下料、搬运、点焊和在电路板上安插元件等作业中。机器人只需要在特定的离散点上达到准确的位姿，而不需要关注运动过程中的轨迹，从而降低系统的复杂性和成本。

3.2轨迹式控制策略

轨迹式控制策略要求工业机器人末端执行器在作业空间中的位姿进行连续的控制，同时要求机器人严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动，以保障速度可控、轨迹光滑、运动平稳。轨迹式控制策略的主要技术指标是工业机器人末端执行器位姿的轨迹跟踪精度及平稳性，通常被应用在弧焊、喷漆、去毛边和检测作业等需要高精度轨迹跟踪的场合。机器人需要按照预定的轨迹进行连续的运动，以完成特定的任务。轨迹式控制策略能够确保机器人在运动过程中保持高精度的轨迹跟踪和平稳的运动状态，从而提高作业的质量和效率。

3.3力矩控制策略

力矩控制策略是一种特殊的控制策略，其主要用于需要精确控制机器人施加在物体上的力或力矩的场合。力矩控制方式的原理与位置伺服控制原理基本相同，但输入量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号。在实际应用中，力控制策略需要有力（力矩）传感器的支持，传感器可实时监测机器人施加在物体上的力或力矩，并将这些信息反馈给控制系统。控制系统可根据反馈信号调整机器人的运动状态，以确保施加在物体上的力或力矩符合预定的要求。力控制策略的应用范围非常广泛，包括汽车组装过程中的零件安装、电子产品组装过程中的元件连接以及医疗设备制造过程中的精确施加力和力矩等，机器人可精确地控制施加在物体上的力或力矩，以确保作业的质量和安全性。

3.4智能控制策略

智能控制策略是近年来随着人工智能技术的快速发展而逐渐应用于工业机器人领域的一种新型控制策略，其通过传感器获得周围环境的知识，同时根据自身内部的知识库作出相应的决策。智能控制策略的实现依赖于多种人工智能技术的支持，包括人工神经网络、基因算法、遗传算法、专家系统等，其能够模拟人类的思维和行为方式，使机器人在复杂多变的工作环境中更加智能、灵活地适应不同的任务需求。智能控制策略的应用范围非常广泛，包括自动化生产线上的各种复杂任务、服务机器人领域中的导航和避障等。智能控制策略能够显著提高机器人的工作效率和自主性，从而降低对人工干预的依赖程度。智能控制方式还能够提高机器人的适应性，以确保其能更好地应对各种不确定性和干扰因素。

结束语

综上所述，工业机器人机械系统的运动学和运动控制研究是推动智能制造领域发展的关键，通过对工业机器人机械系统的深入探索有助于工程师更好地理解其运动规律和特性，为工业机器人的设计和优化提供坚实的理论基础。在实际应用中，工程师可通过点位式控制策略、轨迹式控制策略、力矩控制策略以及智能控制策略等多种运动控制策略的实施，以满足不同的作业场景和任务需求。未来，相关单位应继续加大对工业机器人机械系统运动学和运动控制研究的投入，以推动相关技术的不断创新和进步，进一步为工业机器人的广泛应用和发展注入新的活力。

参考文献：

[1]贺之祥.工件搬运机械臂控制系统设计及最优轨迹规划研究[D].广西科技大学,2023.

[2]张丛林.基于Unity 3D的工业机器人虚拟仿真教学系统的研究与开发[D].山东建筑大学, 2023.