机器人关节智能控制器设计文献综述

机器人技术作为现代工业和智能制造的核心技术之一，其关节控制水平直接影响着机器人的整体性能。

传统的机器人关节控制器通常依赖于精确的数学模型，难以适应复杂的、非线性的工作环境。

近年来，随着人工智能技术的迅速发展，智能控制策略如模糊控制、神经网络控制和滑模控制等，为解决传统控制方法的局限性提供了新的思路。

本文首先介绍了机器人关节控制的研究背景和意义，以及智能控制方法在机器人领域的应用现状。

其次，重点阐述了模糊控制、神经网络控制、滑模控制等几种主要智能控制策略的基本原理及其在机器人关节控制中的应用，并分析了各种方法的优缺点。

最后，对机器人关节智能控制器的未来发展趋势进行了展望，指出其在人机协作、复杂环境感知和自主学习等方面的研究方向。

关键词：机器人关节；智能控制；模糊控制；神经网络；滑模控制

#1.1机器人关节控制研究背景及意义
机器人作为一种模拟人类运动和功能的自动化机器，已广泛应用于工业制造、医疗服务、航空航天等领域[1-3]。

机器人关节作为连接机器人各个连杆的关键部件，其运动控制精度和响应速度直接决定了机器人的整体性能，例如轨迹跟踪精度、末端定位精度以及动态响应特性等。

传统的机器人关节控制方法主要基于精确的数学模型，例如PID控制[4]。