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隨著現代信息技術的發展，在現實生活里隨處可見智能控制身影，由制造業至采礦業，由飛行器至武器控制，由工業機器人至康復假肢等，可以說智能控制的應用已相當廣泛，且涉及到社會領域的方方面面。而本文則對機器人領域中的常見智能控制技術進行分析，并對智能控制在機器人領域中的具體應用進行總結。

1前言

近兩年因建模技術、仿真技術與人工智能計算機技術等一系列技術的進步，智能控制技術也取得了快速發展。智能控制技術的發展是對傳統控制技術的改進與延伸，使人們的生活、工作與學習方式出現了翻天覆地的改變（李楠，鄧媞，陳曉玲，工業機器人技術在自動化控制領域中的應用：中國新技術新產品，2019）。雖我國智能控制技術發展時間較晚，不過卻呈現出強勁發展勢頭，現今智能控制技術的研究主要集中于理論方法與智能控制技術集成方面。所謂的智能控制即一種融合了自動控制交叉思想與人工智能思想的理論，該系統具體包括以人工智能為主的系統、以機器控制為主的系統與以人工和機器結合為主的系統三類，智能控制理論的基礎為運籌學里相關的理論（王寧，張雅嬌，淺析智能控制技術的發展與應用：內燃機與配件，2018）。智能控制系統具有分級式、分布式與開放式三大特征，并且智能控制系統的綜合信息處理能力非常強，不過智能控制同樣存在一定局限性，典型的即終極目標并非高級自動控制、服務對象為非線性對象等。機器人屬于可替代人力工作的機械裝置，但外形并非一定像人，也并非一定要按照人的方式來辦事。機器人最早出現在恰彼克制作的劇本《羅素姆萬能機器人》（1920年）中。自20世紀60年代后，由于微電子學與計算機技術的突破性發展，機器人研究也取得了前所未有的成就，更是掀起了智能控制技術在機器人領域應用的研究熱潮，讓機器人變得更加人性化，還讓機器人變得更加智能化，故而這是值得探索的課題。

2機器人領域中的常見智能控制技術

當前應用于機器人領域的智能控制技術非常多，且每一種技術均屬于當前的高新技術，同時一個機器人集成了多種智能控制技術，和傳統控制技術彼此結合，保證了智能機器人各項功能的實現。機器人領域中的常見智能控制技術包括：

2.1模糊控制技術

模糊控制技術屬于機器人設計里得到大力應用的控制技術，最關鍵部分即輸入量模糊化模塊（數據轉換），設計時把其和知識庫（數據信息存儲中心）、輸出量清晰化模塊（信息輸出系統）、模糊推理機（數據信息識別系統）四大模塊組合，實現了智能化控制目標，而該過程即為模糊控制。控制原理是該系統可把輸入數據通過輸入量模糊化，模塊給予轉換，且按照模糊量的形式向模糊推理機傳輸，而推理機再對所輸入的數據進行識別，和知識庫里的存儲數據展開比較，并傳輸到輸出量清晰化模塊，輸出信息數據且實現可執行命令的轉換，最終使機器人智能控制得以實現。

2.2專家控制技術

將專家系統技術和傳統控制技術彼此結合屬于專家控制的升級控制技術，同樣為機器人領域里得到大力應用的控制技術。專家控制技術主要是在專家系統知識和規則基礎上來得以實現的，可確保控制系統優化的實現，故而在機器人領域中的應用受到關注與認可。專家系統與數值算法屬于專家控制技術的兩大組成部分，兩個大的系統模塊被細分作小的系統與模塊，前者涉及的系統包括知識庫、推理機等，而后者與多種算法相關（如辨識算法、控制算法與監控算法等）。專家控制技術在機器人領域的應用價值是可全方位監測被控對象，同時可利用專家系統來對監測結果給予控制，且進行控制命令執行。

2.3分層控制技術

所謂的分層控制技術別名分層遞階智能控制技術，屬于機器人領域的優化智能控制技術，該控制技術是在“三元論”思想上發展而來的（吳姝源，智能控制及移動機器人研究進展：信息與電腦(理論版)，2018）。分層控制系統結構非常繁雜，涉及到協調級、組織級和執行級三大級層，不同級層的功能存在較大差異。決策與任務規劃屬于組織級的功能，可對具體應用需求作出對應的任務決策，同時分解成為子任務組合傳輸到協調級。再從協調級展開任務執行規劃，人工智能為這部分內容的核心，可把任務命令細分成對象、基本動作等，同時對任務給予識別，根據不同對象、步驟進行最適宜控制方式選擇，進而得到對應的反饋信息，并且由執行級執行任務命令確保操作的順利完成。分層控制技術屬于機器人領域非常常見的控制技術，還是確保多功能得以實現的一項重要技術，在機器人領域的應用也是非常廣泛的。

3智能控制在機器人領域的具體應用

3.1智能控制在機器人行動控制領域的應用

微電子學與計算機技術在上世紀60年代左右取得了巨大發展，助力了機器人技術的進步。現今、可出色完成任務的機器人在汽車制造與航天器裝備等領域均得到了大力應用。同時，電子公司將機器人與其它的受計算機控制的裝置聯合完成了制成品的分類和檢測。此外，機器人學也逐漸得到完善與發展（歐俊杰，智能化技術在電氣工程自動化控制中的應用：城市建設理論研究(電子版)，2017）。站在狹義視角分析，機器人學所研究與開展的工作主要是進行機器人制造、設計以及應用機器人開展原本應由人類執行的工作。現今，機器人在工業生產、制造和存在職業暴露危害的環境下參與工作中得到了大力應用，并且機器人學的研究還牽涉到人工智能、機器人配備和人類感官類似的裝置（如觸覺、視覺和溫度感應）配備等領域。部分機器人的功能非常強，甚至可完成簡單決策，現有機器人學準確研究和設計可自給自足程度的機器人，能夠于自由環境下實現決策。當前工業機器人外貌和人類是有差別的，而人類形態的機器人被統稱為人形機器人。智能控制現今在機器人領域得到了大力應用，如智能控制技術在行動控制領域的應用，為上位機進行了PC機配置，保證了關節運動軌跡規劃、傳輸命令與反饋信息得以實現。下位機進行了MCS96單片機安裝，功能是進行機械手關鍵位置的定位。同時，應用了智能技術的微處理器控制系統可及時得到上位機信息，且獲得關節指令，將信息反饋落實到位。并且，微處理器控制系統還可對關節運動給予有效控制。此外，將模糊性網絡智能控制閥應用于機器人行動控制中對系統誤差指數控制更有利，促機器人行動控制穩定性增強。現今，新型機器人（由動滾輪和四條連桿組成）的出現，主要通過后補的兩條滾輪完成移動。另外，模糊性網絡智能控制法可對機器人系統的行動計劃進行調節和控制，典型的即相同十字路口，經模糊性網絡智能控制法能夠完成對多個機器人的行動控制，完成拐彎、回避、轉身等一系列指令的傳輸。有必要提到的是，在指令傳輸時，模糊性網絡智能控制法可為機器人行動領域供給集中化行動和分布式行動。此外，可借助模糊性網絡智能控制法來調控機器人運行期間發生的差異性故障。

3.2智能控制在機器人技術領域的應用

信息化時代的到來，數字技術、計算機技術、網絡化技術與人工智能技術均取得了快速發展，在科技領域同樣為機器人技術性能與智能化水平提出了更高要求。故而，智能控制在機器人技術領域也得到了大力應用。現今，機器人存在自由空間和障礙空間兩大工作空間。通常情況下，機器人自由空間應用由Kohonen神經元支配的權向量，并且于自由空間中選取和其對應的坐標，再把坐標看作網絡輸入作業，且通過輸入信息來對神經網絡系統給予輔助促其更好的學習，并且采取分布形式和公式來展現學習內容。學習時，模糊控制系統和神經功能共同構成局部規劃器進行推理作用發揮。機器人行走時會遇到模糊控制，再結合具體情況進行行動路徑調整。此外，不管是兩足步行機器人或仿真機器人均需應用到智能控制技術。縱觀當前的應用情況，神經網絡化控制系統應用可很好的進行多種問題（如多變量問問題、非線性問題等）解決。總的來講，智能控制技術將在機器人技術領域發揮越來越大的作用。

3.3智能控制在機器人生產線領域的應用

智能控制機器人、智能監控技術還在生產線中得到大力應用，典型的即智能移動式水果采摘機器人的設計，該系統設計就用到了機械機構與智能結構兩部分。而智能結構部分用到的系統為伺服電機驅動、運動控制卡、傳感器控制模塊等。在作業開展前，先識別與定位目標果實，再進行三維位置確定，并且再設計時還可同時完成軟、硬件設計，設計完成后進行采摘成功率實驗，此后不管哪種天氣，智能機器人皆可正常移動，將采摘作業完成，通過實驗發現，采摘成功率超過85%。

4結論

智能控制的應用帶動了機器人領域的發展，為人類工業制造、公共服務、特殊環境作業等均供給了重要支持，且因人類需求的多元化，高智能化機器人技術正逐步得到探索，相信今后我國在智能機器人領域將獲得更多成就。

作者：陳斌 單位：云南大學旅游文化學院