目前最火的工業機器人的技術其實離我們並不遙遠，相信看完這些PPT，您就會對工業機器人技術有一個系統而全面的瞭解！

☞來源： 金屬加工

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工業機器人的內部結構

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一、機器人驅動裝置

概念：要使機器人執行起來, 需給各個關節即每個運動自由度安置傳動裝置 作用：提供機器人各部位、各關節動作的原動力。

驅動系統：可以是液壓傳動、氣動傳動、電動傳動, 或者把它們結合起來應用的綜合系統; 可以是直接驅動或者是通過同步帶、鏈條、輪系、諧波齒輪等機械傳動機構進行間接驅動。

1、電動驅動裝置

電動驅動裝置的能源簡單，速度變化範圍大，效率高，速度和位置精度都很高。但它們多與減速裝置相聯，直接驅動比較困難。

電動驅動裝置又可分為直流(DC)、交流(AC)伺服電機驅動和步進電機驅動。 直流伺服電機電刷易磨損，且易形成火花。無刷直流電機也得到了越來越廣泛的應用。 步進電機驅動多為開環控制，控制簡單但功率不大，多用於低精度小功率機器人系統。

電動上電執行前要作如下檢查：

1）電源電壓是否合適（過壓很可能造成驅動模組的損壞）； 對於直流輸入的+/-極性一定不能接錯，驅動控制器上的電機型號或電流設定值是否合適（開始時不要太大）；

2）控制訊號線接牢靠，工業現場最好要考慮遮蔽問題（如採用雙絞線）；

3）不要開始時就把需要接的線全接上，只連成最基本的系統，執行良好後，再逐步連線。

4）一定要搞清楚接地方法，還是採用浮空不接。

5）開始執行的半小時內要密切觀察電機的狀態，如運動是否正常，聲音和溫升情況，發現問題立即停機調整。

2、液壓驅動

通過高精度的缸體和活塞來完成，通過缸體和活塞桿的相對運動實現直線運動。

優點：功率大，可省去減速裝置直接與被驅動的杆件相連，結構緊湊，剛度好，響應快，伺服驅動具有較高的精度。

缺點：需要增設液壓源，易產生液體洩漏，不適合高、低溫場合，故液壓驅動目前多用於特大功率的機器人系統。

選擇適合的液壓油。 防止固體雜質混入液壓系統，防止空氣和水入侵液壓系統 。機械作業要柔和平順機械作業應避免粗暴，否則必然產生衝擊負荷，使機械故障頻發，大大縮短使用壽命。要注意氣蝕和溢流噪聲。作業中要時刻注意液壓泵和溢流閥的聲音，如果液壓泵出現“氣蝕”噪聲，經排氣後不能消除，應查明原因排除故障後才能使用。 保持適宜的油溫。液壓系統的工作溫度一般控制在30～80℃之間為宜。

3、氣壓驅動

氣壓驅動的結構簡單，清潔，動作靈敏，具有緩衝作用。 .但與液壓驅動裝置相比，功率較小，剛度差，噪音大，速度不易控制，所以多用於精度不高的點位控制機器人。

（1）具有速度快、系統結構簡單，維修方便、價格低等特點。適於在中、小負荷的機器人中採用。但因難於實現伺服控制，多用於程式控制的機械人中，如在上、下料和衝壓機器人中應用較多。

（2）在多數情況下是用於實現兩位式的或有限點位控制的中、小機器人中的。

（3）控制裝置目前多數選用可程式設計控制器(PLC控制器)。在易燃、易爆場合下可採用氣動邏輯元件組成控制裝置。

二、直線傳動機構

傳動裝置是連線動力源和運動連桿的關鍵部分，根據關節形式，常用的傳動機構形式有直線傳動和旋轉傳動機構。

直線傳動方式可用於直角座標機器人的X、Y、Z向驅動，圓柱座標結構的徑向驅動和垂直升降驅動，以及球座標結構的徑向伸縮驅動。

直線運動可以通過齒輪齒條、絲槓螺母等傳動元件將旋轉運動轉換成直線運動，也可以有直線驅動電機驅動，也可以直接由氣缸或液壓缸的活塞產生。

1、齒輪齒條裝置

通常齒條是固定的。齒輪的旋轉運動轉換成託板的直線運動。

優點：結構簡單。

缺點：回差較大。

2、滾珠絲槓

在絲槓和螺母的螺旋槽內嵌入滾珠，並通過螺母中的導向槽使滾珠能連續迴圈。

優點：摩擦力小，傳動效率高，無爬行，精度高

缺點：製造成本高，結構複雜。

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自鎖問題：理論上滾珠絲槓副也可以自鎖,但是實際應用上沒有使用這個自鎖的,原因主要是：可靠性很差，或加工成本很高；因為直徑與導程比非常大，一般都是再加一套蝸輪蝸桿之類的自鎖裝置。

三、旋轉傳動機構

採用旋轉傳動機構的目的是將電機的驅動源輸出的較高轉速轉換成較低轉速，並獲得較大的力矩。機器人中應用較多的旋轉傳動機構有齒輪鏈、同步皮帶和諧波齒輪。

1、齒輪鏈

（1）轉速關係

（2）力矩關係

2、同步皮帶

同步帶是具有許多型齒的皮帶，它與同樣具有型齒的同步皮帶輪相齧合。工作時相當於柔軟的齒輪。

優點：無滑動，柔性好，價格便宜，重複定位精度高。

缺點：具有一定的彈性變形。

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3、諧波齒輪

諧波齒輪由剛性齒輪、諧波發生器和柔性齒輪三個主要零件組成，一般剛性齒輪固定，諧波發生器驅動柔性齒輪旋轉。

主要特點：

(1)、傳動比大，單級為50—300。

(2)、傳動平穩，承載能力高。

(3)、傳動效率高,可達70%—90%。

(4)、傳動精度高,比普通齒輪傳動高3—4倍。

(5)、回差小，可小於3’。

(6)、不能獲得中間輸出，柔輪剛度較低。

諧波傳動裝置在機器人技術比較先進的國家已得到了廣泛的應用。僅就日本來說，機器人驅動裝置的60％都採用了諧波傳動。

美國送到月球上的機器人，其各個關節部位都採用諧波傳動裝置，其中一隻上臂就用了30個諧波傳動機構。

前蘇聯送入月球的移動式機器人“登月者”，其成對安裝的8個輪子均是用密閉諧波傳動機構單獨驅動的。德國大眾汽車公司研製的ROHREN、GEROT R30型機器人和法國雷諾公司研製的VERTICAL 80型機器人等都採用了諧波傳動機構。

四、機器人感測系統

1、感受系統由內部感測器模組和外部感測器模組組成, 用以獲取內部和外部環境狀態中有意義的資訊。

2、智慧感測器的使用提高了機器人的機動性、適應性和智慧化的水準。

3、智慧感測器的使用提高了機器人的機動性、適應性和智慧化的水準。

4、對於一些特殊的資訊, 感測器比人類的感受系統更有效。

五、機器人位置檢測

旋轉光學編碼器是最常用的位置反饋裝置。光電探測器把光脈衝轉化成二進位制波形。軸的轉角通過計算脈衝數得到，轉動方向由兩個方波訊號的相對相位決定。

感應同步器輸出兩個模擬訊號——軸轉角的正弦訊號和餘弦訊號。軸的轉角由這兩個訊號的相對幅值計算得到。感應同步器一般比編碼器可靠，但它的解析度較低。

電位計是最直接的位置檢測形式。它連線在電橋中，能夠產生與軸轉角成正比的電壓訊號。但是，由於解析度低、線性不好以及對噪聲敏感。

轉速計能夠輸出與軸的轉速成正比的模擬訊號。如果沒有這樣的速度感測器，可以通過對檢測到的位置相對於時間的差分得到速度反饋訊號。

六、機器人力檢測

力感測器通常安裝在操作臂下述三個位置：

1、安裝在關節驅動器上。可測量驅動器/減速器自身的力矩或者力的輸出。但不能很好地檢測末端執行器與環境之間的接觸力。

2、安裝在末端執行器與操作臂的終端關節之間，可稱腕力感測器。通常，可以測量施加於末端執行器上的三個到六個力/力矩分量。

3、安裝在末端執行器的“指尖”上。通常，這些帶有力覺得手指內建了應變計，可以測量作用在指尖上的一個到四個分力。

七、機器人－環境互動系統

1、機器人-環境互動系統是實現工業機器人與外部環境中的裝置相互聯絡和協調的系統。

2、工業機器人與外部裝置整合為一個功能單元，如加工製造單元、焊接單元、裝配單元等。也可以是多臺機器人、多臺機床或裝置、多個零件儲存裝置等整合 。

3、也可以是多臺機器人、多臺機床或裝置、多個零件儲存裝置等整合為一個去執行復雜任務的功能單元。

八、人機互動系統

人機互動系統是使操作人員參與機器人控制並與機器人進行聯絡的裝置。 該系統歸納起來分為兩大類: 指令給定裝置和資訊顯示裝置。

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機器人控制系統相關知識大彙集

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什麼是機器人控制系統

如果僅僅有感官和肌肉，人的四肢還是不能動作。一方面是因為來自感官的訊號沒有器官去接收和處理，另一方面也是因為沒有器官發出神經訊號，驅使肌肉發生收縮或舒張。同樣，如果機器人只有感測器和驅動器，機械臂也不能正常工作。原因是感測器輸出的訊號沒有起作用，驅動電動機也得不到驅動電壓和電流，所以機器人需要有一個控制器，用硬體坨和軟體組成一個的控制系統。

機器人控制系統的功能是接收來自感測器的檢測訊號，根據操作任務的要求，驅動機械臂中的各臺電動機就像我們人的活動需要依賴自身的感官一樣，機器人的運動控制離不開感測器。機器人需要用感測器來檢測各種狀態。機器人的內部感測器訊號被用來反映機械臂關節的實際運動狀態，機器人的外部感測器訊號被用來檢測工作環境的變化。

所以機器人的神經與大腦組合起來才能成一個完整的機器人控制系統。

機器人的運動控制系統包含哪些方面？

執行機構----伺服電機或步進電機；

驅動機構----伺服或者步進驅動器；

控制機構----運動控制器，做路徑和電機聯動的演算法運算控制；

控制方式----有固定執行動作方式的，那就編好固定引數的程式給運動控制器；如果有加視覺系統或者其他感測器的，根據感測器訊號，就編好不固定引數的程式給運動控制器。

機器人控制系統的基本功能

1. 控制機械臂末端執行器的運動位置（ 即控制末端執行器經過的點和移動路徑）；

2. 控制機械臂的運動姿態（即控制相鄰兩個活動構件的相對位置）；

3. 控制運動速度（即控制末端執行器運動位置隨時間變化的規律）；

4. 控制運動加速度（即控制末端執行器在運動過程中的速度變化）；

5. 控制機械臂中各動力關節的輸出轉矩：（即控制對操作物件施加的作用力）；

6. 具備操作方便的人機互動功能，機器人通過記憶和再現來完成規定的任務；

7. 使機器人對外部環境有檢測和感覺功能。工業機器人配備視覺、力覺、觸覺等感測器進行測量、識別，判斷作業條件的變化。

工業機器人控制系統

1、工業機器人控制系統硬體結構

控制器是機器人系統的核心，國外有關公司對我國實行嚴密封鎖。近年來隨著微電子技術的發展，微處理器的效能越來越高，而價格則越來越便宜，目前市場上已經出現了1-2美金的32位微處理器。高價效比的微處理器為機器人控制器帶來了新的發展機遇，使開發低成本、高效能的機器人控制器成為可能。為了保證系統具有足夠的計算與儲存能力，目前機器人控制器多采用計算能力較強的ARM系列、DSP系列、POWERPC系列、Intel系列等晶片組成。　　

此外，由於已有的通用晶片在功能和效能上不能完全滿足某些機器人系統在價格、效能、整合度和介面等方面的要求，這就產生了機器人系統對SoC（SystemonChip）技術的需求，將特定的處理器與所需要的介面整合在一起，可簡化系統外圍電路的設計，縮小系統尺寸，並降低成本。例如，Actel公司將NEOS或ARM7的處理器核心整合在其FPGA產品上，形成了一個完整的SoC系統。在機器人運動控制器方面，其研究主要集中在美國和日本，並有成熟的產品，如美國DELTATAU公司、日本朋立株式會社等。其運動控制器以DSP技術為核心，採用基於PC的開放式結構。

2、工業機器人控制系統體系結構

在控制器體系結構方面，其研究重點是功能劃分和功能之間資訊交換的規範。在開放式控制器體系結構研究方面，有兩種基本結構，一種是基於硬體層次劃分的結構，該型別結構比較簡單，在日本，體系結構以硬體為基礎來劃分，如三菱重工株式會社將其生產的PA210可攜帶式通用智慧臂式機器人的結構劃分為五層結構；另一種是基於功能劃分的結構，它將軟硬體一同考慮，其是機器人控制器體系結構研究和發展的方向。　　

3、控制軟體開發環境

在機器人軟體開發環境方面，一般工業機器人公司都有自己獨立的開發環境和獨立的機器人程式語言，如日本Motoman公司、德國KUKA公司、美國的Adept公司、瑞典的ABB公司等。很多大學在機器人開發環境(RobotDevelopmentEnvironment)方面已有大量研究工作，提供了很多開放原始碼，可在部分機器人硬體結構下進行整合和控制操作，目前已在實驗室環境下進行了許多相關實驗。國內外現有的機器人系統開發環境有TeamBots，v.2.0e、ARIA，V.2.4.1、Player/Stage，v.1.6.5.1.6.2、Pyro.v.4.6.0、CARMEN.v.1.1.1、MissionLab.v.6.0、ADE.V.1.0beta、Miro.v.CVS-March17.2006、MARIE.V.0.4.0、FlowDesigner.v.0.9.0、RobotFlow.v.0.2.6等等。從機器人產業發展來看，對機器人軟體開發環境有兩方面的需求。一方面是來自機器人終端使用者，他們不僅使用機器人，而且希望能夠通過程式設計的方式賦予機器人更多的功能，這種程式設計往往是採用視覺化程式語言實現的，如樂高MindStormsNXT的圖形化程式設計環境和微軟RoboticsStudio提供的視覺化程式設計環境。　　

4、機器人專用作業系統

（1）VxWorks，VxWorks作業系統是美國WindRiver公司於1983年設計開發的一種嵌入式實時作業系統（RTOS），是Tornado嵌入式開發環境的關鍵組成部分。VxWorks具有可裁剪微核心結構；高效的任務管理；靈活的任務間通訊；微秒級的中斷處理；支援POSIX1003．1b實時擴充套件標準；支援多種物理介質及標準的、完整的TCP/IP網路協議等。　　

（2）WindowsCE，WindowsCE與Windows系列有較好的相容性，無疑是WindowsCE推廣的一大優勢。WindowsCE為建立針對掌上裝置、無線裝置的動態應用程式和服務提供了一種功能豐富的作業系統平臺，它能在多種處理器體系結構上執行，並且通常適用於那些對記憶體佔用空間具有一定限制的裝置。　　

（3）嵌入式Linux，由於其原始碼公開，人們可以任意修改，以滿足自己的應用。其中大部分都遵從GPL，是開放原始碼和免費的。可以稍加修改後應用於使用者自己的系統。有龐大的開發人員群體，無需專門的人才，只要懂Unix/Linux和C語言即可。支援的硬體數量龐大。嵌入式Linux和普通Linux並無本質區別，PC上用到的硬體嵌入式Linux幾乎都支援。而且各種硬體的驅動程式原始碼都可以得到，為使用者編寫自己專有硬體的驅動程式帶來很大方便。　

（4）μC/OS-Ⅱ，μC/OS-Ⅱ是著名的原始碼公開的實時核心，是專為嵌入式應用設計的，可用於8位，16位和32位微控制器或數字訊號處理器（DSP）。它的主要特點是公開原始碼、可移植性好、可固化、可裁剪性、佔先式核心、可確定性等。

（5）DSP/BIOS，DSP/BIOS是TI公司特別為其TMS320C6000TM，TMS320C5000TM和TMS320C28xTM系列DSP平臺所設計開發的一個尺寸可裁剪的實時多工作業系統核心，是TI公司的CodeComposerStudioTM開發工具的組成部分之一。DSP/BIOS主要由三部分組成：多執行緒實時核心；實時分析工具；晶片支援庫。利用實時作業系統開發程式，可以方便快速的開發複雜的DSP程式。　　

5、機器人伺服通訊匯流排技術

目前國際上還沒有專用於機器人系統中的伺服通訊匯流排，在實際應用過程中，通常根據系統需求，把常用的一些匯流排，如乙太網、CAN、1394、SERCOS、USB、RS-485等用於機器人系統中。當前大部分通訊控制匯流排可以歸納為兩類，即基於RS-485和線驅動技術的序列匯流排技術和基於實時工業乙太網的高速序列匯流排技術。

智慧機器人控制系統

(1)開放性模組化的控制系統體系結構：採用分散式CPU計算機結構，分為機器人控制器(RC)，運動控制器(MC)，光電隔離I/O控制板、感測器處理板和程式設計示教盒等。機器人控制器(RC)和程式設計示教盒通過串列埠/CAN匯流排進行通訊。機器人控制器(RC)的主計算機完成機器人的運動規劃、插補和位置伺服以及主控邏輯、數字I/O、感測器處理等功能，而程式設計示教盒完成資訊的顯示和按鍵的輸入。

(2)模組化層次化的控制器軟體系統：軟體系統建立在基於開源的實時多工作業系統Linux上，採用分層和模組化結構設計，以實現軟體系統的開放性。整個控制器軟體系統分為三個層次：硬體驅動層、核心層和應用層。三個層次分別面對不同的功能需求，對應不同層次的開發，系統中各個層次內部由若干個功能相對對立的模組組成，這些功能模組相互協作共同實現該層次所提供的功能。

(3)機器人的故障診斷與安全維護技術：通過各種資訊，對機器人故障進行

診斷，並進行相應維護，是保證機器人安全性的關鍵技術。

(4)網路化機器人控制器技術：目前機器人的應用工程由單臺機器人工作站向機器人生產線發展，機器人控制器的聯網技術變得越來越重要。控制器上具有串列埠、現場匯流排及乙太網的聯網功能。可用於機器人控制器之間和機器人控制器同上位機的通訊，便於對機器人生產線進行監控、診斷和管理。

盤點國內10大領先控制器廠商

1、華中數控

2.新鬆機器人

3.新時達

4.南京埃斯頓

5.匯川技術

6.廣州數控裝置有限公司　

7.深圳市華盛控科技有限公司

8.廣泰數控　

9.固高科技　

10.卡諾普

機器人控制架構

如果說驅動子系統是機器人的肌肉，能源子系統是機器人的心臟，那麼控制和決策子系統就是機器人的大腦。這是機器人最重要、最複雜的一個子系統。

機器人是一種高度複雜的自動化裝置。其控制子系統也是直接來源於自動化領域的其他應用，例如工廠自動化領域中所用到的處理器、電路以及標準。本章僅僅列舉並對比了幾種常見的、典型的控制系統拓撲結構，然後分析了幾個典型的機器人控制子系統的構成，特別是詳細說明了“創意之星”機器人的控制架構。

典型的幾種機器人控制架構(ARCHITECHURE)

這裡我們不討論傳統的工業機器人，主要關注的是自主移動機器人、仿生機器人等新形態的機器人。通常，機器人的架構是指如何把感知、建模、規劃、決策、行動等多種模組有機地結合起來，從而在動態環境中，完成目標任務的一個或多個機器人的結構框架。總的說來，當前自主機器人的控制架構可分為下述幾類：

1. 程控架構，又稱規劃式架構，即根據給定初始狀態和目標狀態規劃器給出一個行為動作的序列，按部就班地執行。較複雜的程控模型也會根據感測器的反饋對控制策略進行調整，例如在程式的序列中採用“條件判斷+跳轉”這樣的方法。

2. 包容式架構和基於行為的控制模型，又稱為反應式模型，複雜任務被分解成為一系列相對簡單的具體特定行為，這些行為均基於感測器資訊並針對綜合目標的一個方面進行控制。基於行為的機器人系統對周圍環境的變化能作出快速的響應，實時性好，但它沒有對任務做出全域性規劃，因而不能保證目標的實現是最優的。

3. 混合式架構，是規劃和基於行為的整合體系，不僅對環境的變化敏感，而且能確保目標的實現效率。通常混合式架構有兩種模式：一種模式是，決策系統的大框架是基於規劃的，在遇到動態情況時再由行為模型主導；另一種模式是，決策系統的大框架基於行為，在具體某些行為中採用規劃模型。總之，混合式架構的設計目的是儘可能綜合程控架構和包容式架構的優點，避免其缺點。

下面幾小節對以上三種架構進行初步的討論。更進一步的資料，請參閱相關文獻。本書的附錄中列出了一些可供參考閱讀的書籍資料。

1.1 集中程控架構

傳統的機器人大都是工業機器人。他們通常工作在流水線的一個工位上，每個機器人的位置是已知、確定的；設計者在每臺機器人開始工作之前也很清楚他的工作是什麼，他的工作物件在什麼位置。這種情況下，對機器人的控制就變成了數值計算，或者說“符號化”的計算。例如，我們通過實地測量可以得到一臺搬運機器人的底座的座標；再通過空間機構幾何學的計算（空間機器人的正解、逆解），可以得到機器人的各個關節處於什麼樣的位置的時候其末端的搬運裝置可以到達給定位置。這樣，機器人控制策略設計者是在一個靜態的、結構化的、符號化的環境中編寫策略；他不需要考慮太多的突發情況，至多需要考慮一些意外，例如利用簡單的感測器檢測應該被搬運的工件是否在正確的位置，從而決定是否報警或者停止工作等等。

這類機器人通常由一個單獨的控制器。這個控制器收集從機器人各個關節、各個附加感測器傳送來的位置、角度等資訊，通過控制器處理後，計算機器人下一步的工作。整個機器人是在這個控制器的控制下運作，對於一些異常的處理也在程式的設定範圍內。下圖是兩個典型的採用集中式系統架構的移動機器人框圖。左側的框圖的控制器是一臺PC機，它擔負了所有的資訊採集、處理和控制功能；右圖是經過改進的機器人架構：在PC機之外，增加了一個DSP控制器，承擔了PC 機的部分工作。但是，這兩種架構下控制器的負擔都相當重，並且如果控制器出現故障，整個機器人將會癱瘓。

對於上面描述的工作內容，程控式、集中控制式結構是非常理想的。如前所述，機器人不會遇到太多動態的、非符號化的環境變化，並且控制器能夠得到足夠多的、準確的環境資訊。設計者可以在機器人工作前預先設計好最優的策略，然後讓機器人開始工作，過程中只需要處理一些可以預料到的異常事件。

但是，假設我們要設計一個在房間裡漫遊的移動機器人，房間的大小未知；並且我們也無法準確地得到機器人在房間中的相對位置，這種架構將無法獲得足夠的資訊，並且無法處理未知的突發情況。因此對於傳統意義之外的機器人，例如移動機器人、寵物機器人等，程控式控制架構就很難適應了。

集中式程控架構的優點是系統結構簡單明瞭，所有邏輯決策和計算均在集中式的控制器中完成。這種架構很清晰：控制器是大腦，其他的部分不需要有處理能力。

而對於仿生機器人、在未知環境中工作的機器人，一個大腦處理所有事情真的合適嗎？

考慮蚯蚓、蜈蚣之類的低等生物。它們的大腦很不發達（甚至沒有大腦），反而具有一個很發達的脊索或者很奪個神經節。大部分是這些分佈在全身的神經節在主導它們的活動和反應，而不是大腦。

讀者在中學生物課中應該做過這麼一個試驗：

用一個小錘子，輕輕地敲膝蓋以下的位置。你會發現小腿不受控制地自動抬起。這是著名的“膝跳反射”試驗。這個實驗說明，即使是人類這樣的高等生物，也不是全部的生命活動都在大腦的控制之下。設想一個具有人類全部功能的機器人。它有數百個電動機對應人類的數百塊肌肉，有數萬個感測器，對應人類的皮膚、眼睛、鼻子和耳朵等。如果採用集中式控制架構，這個機器人的大腦將很難負荷如此龐大的資料運算和決策。

因此對於工業機器人之外的其他機器人，發展出了分層式控制架構、包容式架構，以及混合式架構等更適合其特點的控制架構。

1.2 分層式架構(LAYERED ARCHITECTURE)

分層式架構是隨著分散式控制理論和技術的發展而發展起來的。分散式控制通常由一個或多個主控制器和很多個節點組成，主控制器和節點均具有處理能力。其中心思想是：主控制器可以比較弱，但是大部分的非符號化資訊已經在其各自的節點被處理、符號化，再傳遞給主控制器來進行決策判斷。單個節點分散式控制模型已經被廣泛應用在大型工廠、樓宇等結構複雜、感測器和執行器很多的場合中。

分層式架構是基於認知的人工智慧（Artificial Intelligence， AI）模型，因此也稱之為基於知識的架構。在AI模型中，智慧任務由執行於模型之上的推理過程來實現，它強調帶有環境模型的中央規劃器，它是機器人智慧不可缺少的組成部分，而且該模型必須準確、一致。分層式架構是把各種模組分成若干層次，使不同層次上的模組具有不同的工作效能和操作方式。

通過對分散式系統中不同功能的節點進行功能層次劃分，即得到了分層式架構。

分層式架構中最有代表性的是由20世紀80年代智慧控制領域著名學者Saridis提出的三層模型。Saridis認為隨著控制精度的增加，智慧能力減弱，即層次向上智慧增加，但是精度降低，層次向下則相反。按照這一原則，他把整個結構按功能分為三個層次，即執行級、協調級和組織級。其中，組織級是系統的“大腦”，它以人工智慧實現在任務組織中的認知、表達、規劃和決策；協調級是上層和下層的智慧介面，它以人工智慧和運籌學實現對下一層的協調，確定執行的序列和條件；執行級是以控制理論為理論基礎，實現高精度的控制要求，執行確定的運動。需要指出的是，這僅僅是一個概念模型，實際的物理結構可多於或少於三級，無論多少級，從功能上來說由上到下一般均可分為這三個層次。資訊流程是從低層感測器開始，經過內外狀態的形勢評估、歸納，逐層向上，且在高層進行總體決策；高層接受總體任務，根據資訊系統提供的資訊進行規劃，確定總體策略，形成巨集觀命令，再經協調級的規劃設計，形成若干子命令和工作序列，分配給各個控制器加以執行。

在分層式架構中，最廣泛遵循的原則是依據時間和功能來劃分架構中的層次和模組。其中，最有代表性的是美國航天航空局（NASA）和美國國家標準局（NBS）提出的NASREM的結構。其出發點之一是考慮到一個智慧機器人可能有作業手、通訊、聲納等多個被控分系統，而這樣的機器人可能組成一個組或組合到更高階的系統中，相互協調工作；出發點之二是考慮已有的單元技術和正在研究的技術可以應用到這一系統中來，包括現代控制技術和人工智慧技術等。整個系統橫向上分成資訊處理、環境建模和任務分解三列，縱向上分為座標變換與伺服控制、動力學計算、基本運動、單體任務、成組任務和總任務六層，所有模組共享一個全域性資料庫，如下圖所示。

NASREM結構的各模組功能和關係非常清楚，有利於系統的構成和各模組內演算法的新增和更換。它具有全域性規劃和推理的能力，對複雜的環境可以做出合理的反應，適合於一個或一組機器人的控制。但同其它的分層式架構一樣，NASREM的問題在於輸入環境的資訊必須通過資訊處理列的所有模組。結果往往是將簡單問題複雜化，影響了機器人對環境變化的響應速度，而機器人非常重要的一個效能就是對環境變化、意外事件的發生等要求作出迅速反應。因此，分層式架構從理論上只適合於那些有一定的位置環境資訊、在輕微非結構化環境工作的機器人。但是由於匯流排技術、實時控制技術的高速發展，分層式架構的最致命弱點之一：響應較慢等問題也得到了一定程度的緩解。由於分層式架構也較為成熟，因此還有大量的移動機器人、玩具機器人使用這種架構，並在一定程度上融入了包容式架構和混合式架構中。

1.3 包容式架構(SUBSUMPTION ARCHITECTURE)

假設我們的機器人是在一個虛擬的環境中執行。這個虛擬的環境中，地面是絕對水平的，牆壁是絕對垂直的；同時，感測器是沒有誤差的，機器人的輪子也是不會打滑的，我們可以精確地通過編碼器等感測器來得到機器人的所處位置，以及他與周圍環境的相對關係，從而根據程式作出決策。

但是事實上情況完全不是這麼理想。再平坦的地面也會有起伏，更不要說野外的地形環境；超聲聲納返回的資料有時候會產生很大的誤差，甚至激烈地跳變；當機器人啟動和停下的時候，它的輪子是一定會打滑的。由於機器人所處的真實世界主要為非結構化的動態環境，往往會遇到事先完成的程式規劃說沒有考慮到的問題。這樣的環境下，我們遇到的情況往往是，預先規劃好的決策程式，在實際中會遇到各種各樣的麻煩而根本無法像我們設想的那樣工作。

包容式架構和基於行為的機器人控制模型就是主要為了解決這一問題而產生的。集中式架構、分層式架構在機器人控制中產生的種種問題主要根源於：

1、環境的複雜性和環境模型的誤差；

2、 環境的不可預知性；

3、 對環境感知不精確帶來的不穩定性。

程控架構解決不了後兩個問題。而通過包容式架構和基於行為的控制模型卻可以較好地解決這兩個問題，雖然可能會犧牲一些效率。

為了簡單地說明這兩種控制架構之間的差別，我們舉一個簡單的例子（可能不太貼切）：假設有一臺掃地機器人，它的任務是要走遍整個房間，同時把房間打掃乾淨。如果我們採用規劃模型完成這個任務，那麼機器人可能會按照預先設定的一定的路徑，把整個地面遍歷一次或多次，但是如果中間碰到了一個規劃的時候忽略了的椅子，那麼這個機器人很可能就會偏航，從而永遠無法完成掃地的任務；如果採用基於行為的模型，那麼機器人可能會到處亂走，並根據碰到的情況調整行走的方向，但是最終這個機器人也能夠磕磕碰碰地完成打掃房間的任務。

分層式結構能夠較好地解決智慧和控制精度的關係，創造一種良好的自主式控制方式。然而由於上文所述的三種問題，使得分層式體系結構在靈活性、實時性和適應性方面經常存有缺陷。

針對上述缺點，美國麻省理工學院的R.Brooks從研究移動機器人控制系統結構的角度出發，提出了基於行為的體系結構―包容式體系結構（Subsumption Architecture）。與分層式體系結構把系統分解成功能模組，並按感知―規劃―行動（Sense-Planning-Action，SPA）過程進行構造的序列結構不同（如下圖所示）；

包容式體系結構是一種完全的反應式體系結構，是基於感知與行為（Sense-Action，SA）之間對映關係的並行結構（如下圖所示）。在包容式結構中，上層行為包含了所有的下層行為，上層只有在下層的輔助下才能完成自己的任務；另一方面下層並不依賴於上層，雖然上層有時可以利用或制約下層，然而下層的內部控制與上層無關，增減上層不會影響下層。

在基於行為的模型中，參與控制的是各異的、並有可能不相容的多個行為，每個行為負責機器人某一特定目標的實現或維護，如跟蹤目標或避障等。多個行為往往可能產生互相沖突的控制輸出命令。因而系統首先需解決的一個問題是多行為的協作，即通過構造有效的多行為活動協調機制，實現合理一致的整體行為。

同樣以上面的掃地機器人為例子。我們可以把“打掃整個房間”分解為“前進並掃地”、“避開左側障礙物”、“避開右側障礙物”、“避開前方障礙物”這幾個基本的行為。機器人一開始對自己的任務不做任何規劃，只是簡單地前進。當遇到障礙物時，相應的行為被啟用，產生一個給驅動執行機構的輸出，執行相應的動作。再通過一個合理的仲裁器（例如一個FSM狀態機），來決定如果多種行為產生衝突時的優先順序。

這樣看似簡單的邏輯卻具有很好的適應能力。這樣一個掃地機器人最終必然能夠把屋子打掃乾淨。但是不幸的是，如果運氣不夠好，他打掃完整個房間可能要花上幾個小時。

上面談到行為協作機制的實現方法可分為兩類：仲裁和命令合成。採用仲裁方法的行為協作在同一時間允許一個或一系列行為實施控制，下一時間又轉向另一組行為。而命令合成關心的是如何將各個行為的結果最終合成為一個命令，輸入到機器人的執行機構。它允許多個行為都對機器人的最終控制產生作用，這種方法適用於解決典型多行為問題，如在自由空間漫遊的機器人，同時需避開遇到的障礙物。仲裁機制和命令合成機制均有著許多具體的實現策略，各有其優勢和不足之處。

1.4 混合式架構(HYBRID ARCHITECTURE)

包容式架構強調模組的獨立、平行工作，但缺乏全域性性的指導和協調，雖然在區域性行動上可顯示出靈活的反應能力和魯棒性，但是對於長遠的全域性性目標跟蹤顯得缺少主動性，目的性較差。例如上文舉例的掃地機器人。包容式架構和行為模型為機器人提供了一個高魯棒性、高適應能力和對外界資訊依賴更少的控制方法。但是它的致命問題是效率。因此對於一些更加複雜的應用，可能需要混合式架構，以融合程控架構和包容式架構/行為模型的優點，儘量避免它們各自的缺點。

通常，混合式架構在較高階的決策層面採用程控架構，以獲得較好的目的性和效率；在較低階的反應層面採用包容式架構，以獲得較好的環境適應能力、魯棒性和實時性。

Gat提出了一種混合式的三層體系結構，分別是：反應式的反饋控制層（Controller），反應式的規劃―執行層（Sequencer）和規劃層（Deliberator）。博創科技推出的UP-VoyagerIIA機器人即採用了基於行為的混合分層控制架構，該架構包括使用者層、自主規劃決策層、行為層和執行控制層四個層次。使用者層主要處理使用者與機器人的互動；主要用於傳遞給使用者必要的資訊並接受使用者的指令；自主規劃決策層完成一些高層的自主決策，例如遍歷房間，或者移動到給定位置而不碰到突然出現的障礙物；行為層包括避碰、低電壓保護、擾動、逃離等一些行為，可以不在上層的控制下自主執行。執行控制層則是把感測器的非符號化資料轉變為符號化資料供上層讀取，或者用自動控制理論和方法高速地控制執行器的運作。

人工智慧賽博物理作業系統

AI-CPS OS

“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧）分支用來的今天，企業領導者必須瞭解如何將“技術”全面滲入整個公司、產品等“商業”場景中，利用AI-CPS OS形成數字化+智慧化力量，實現行業的重新佈局、企業的重新構建和自我的煥然新生。

AI-CPS OS的真正價值並不來自構成技術或功能，而是要以一種傳遞獨特競爭優勢的方式將自動化+資訊化、智造+產品+服務和資料+分析一體化，這種整合方式能夠釋放新的業務和運營模式。如果不能實現跨功能的更大規模融合，沒有顛覆現狀的意願，這些將不可能實現。

領導者無法依靠某種單一戰略方法來應對多維度的數字化變革。面對新一代技術+商業作業系統AI-CPS OS顛覆性的數字化+智慧化力量，領導者必須在行業、企業與個人這三個層面都保持領先地位：

1. 重新行業佈局：你的世界觀要怎樣改變才算足夠？你必須對行業典範進行怎樣的反思？

2. 重新構建企業：你的企業需要做出什麼樣的變化？你準備如何重新定義你的公司？

3. 重新打造自己：你需要成為怎樣的人？要重塑自己並在數字化+智慧化時代保有領先地位，你必須如何去做？

AI-CPS OS是數字化智慧化創新平臺，設計思路是將大資料、物聯網、區塊鏈和人工智慧等無縫整合在雲端，可以幫助企業將創新成果融入自身業務體系，實現各個前沿技術在雲端的優勢協同。AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量與行業、企業及個人三個層面的交叉，形成了領導力模式，使數字化融入到領導者所在企業與領導方式的核心位置：

1. 精細：這種力量能夠使人在更加真實、細緻的層面觀察與感知現實世界和數字化世界正在發生的一切，進而理解和更加精細地進行產品個性化控制、微觀業務場景事件和結果控制。

2. 智慧：模型隨著時間（資料）的變化而變化，整個系統就具備了智慧（自學習）的能力。

3. 高效：企業需要建立實時或者準實時的資料採集傳輸、模型預測和響應決策能力，這樣智慧就從批量性、階段性的行為變成一個可以實時觸達的行為。

4. 不確定性：數字化變更顛覆和改變了領導者曾經仰仗的思維方式、結構和實踐經驗，其結果就是形成了複合不確定性這種顛覆性力量。主要的不確定性蘊含於三個領域：技術、文化、制度。

5. 邊界模糊：數字世界與現實世界的不斷融合成CPS不僅讓人們所知行業的核心產品、經濟學定理和可能性都產生了變化，還模糊了不同行業間的界限。這種效應正在向生態系統、企業、客戶、產品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的數字化+智慧化力量通過三個方式激發經濟增長：

1. 創造虛擬勞動力，承擔需要適應性和敏捷性的複雜任務，即“智慧自動化”，以區別於傳統的自動化解決方案；

2. 對現有勞動力和實物資產進行有利的補充和提升，提高資本效率；

3. 人工智慧的普及，將推動多行業的相關創新，開闢嶄新的經濟增長空間。

給決策制定者和商業領袖的建議：

1. 超越自動化，開啟新創新模式：利用具有自主學習和自我控制能力的動態機器智慧，為企業創造新商機；

2. 迎接新一代資訊科技，迎接人工智慧：無縫整合人類智慧與機器智慧，重新

   評估未來的知識和技能型別；

3. 制定道德規範：切實為人工智慧生態系統制定道德準則，並在智慧機器的開

   發過程中確定更加明晰的標準和最佳實踐；

4. 重視再分配效應：對人工智慧可能帶來的衝擊做好準備，制定戰略幫助面臨

   較高失業風險的人群；

5. 開發數字化+智慧化企業所需新能力：員工團隊需要積極掌握判斷、溝通及想象力和創造力等人類所特有的重要能力。對於中國企業來說，創造兼具包容性和多樣性的文化也非常重要。

子曰：“君子和而不同，小人同而不和。”  《論語·子路》雲端計算、大資料、物聯網、區塊鏈和 人工智慧，像君子一般融合，一起體現科技就是生產力。

如果說上一次哥倫布地理大發現，擴充的是人類的物理空間。那麼這一次地理大發現，擴充的就是人們的數字空間。在數學空間，建立新的商業文明，從而發現新的創富模式，為人類社會帶來新的財富空間。雲端計算，大資料、物聯網和區塊鏈，是進入這個數字空間的船，而人工智慧就是那船上的帆，哥倫布之帆！

新一代技術+商業的人工智慧賽博物理作業系統AI-CPS OS作為新一輪產業變革的核心驅動力，將進一步釋放歷次科技革命和產業變革積蓄的巨大能量，並創造新的強大引擎。重構生產、分配、交換、消費等經濟活動各環節，形成從巨集觀到微觀各領域的智慧化新需求，催生新技術、新產品、新產業、新業態、新模式。引發經濟結構重大變革，深刻改變人類生產生活方式和思維模式，實現社會生產力的整體躍升。

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產業智慧官  AI-CPS

用“人工智慧賽博物理作業系統”（新一代技術+商業作業系統“AI-CPS OS”：雲端計算+大資料+物聯網+區塊鏈+人工智慧），在場景中構建狀態感知-實時分析-自主決策-精準執行-學習提升的認知計算和機器智慧；實現產業轉型升級、DT驅動業務、價值創新創造的產業互聯生態鏈。

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新技術：“雲端計算”、“大資料”、“物聯網”、“區塊鏈”、“人工智慧”；新產業：“智慧製造”、“智慧金融”、“智慧零售”、“智慧駕駛”、“智慧城市”；新模式：“財富空間”、“工業網際網路”、“資料科學家”、“賽博物理系統CPS”、“供應鏈金融”。

官方網站：AI-CPS.NET

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