我们今天要说的是机器人为什么能够按照人的要求运动例如机械臂拿起一个杯子机器人走路宇树 G1/H1 根据人的动作模仿运动工业机器人进行焊接、装配。背后都离不开运动规划 → 控制算法 → 动力学补偿 → 力控制这一整套体系。一、先建立机器人控制的大框架先不要看公式把机器人想象成人的手臂。比如你想拿桌上的水杯。你的大脑需要完成我想拿杯子 ↓ 确定怎么走过去路线 ↓ 决定手怎么移动速度 ↓ 控制肌肉发力 ↓ 手碰到杯子 ↓ 根据感觉调整力度机器人也是一样任务目标 | ↓ 路径规划 (去哪) | ↓ 轨迹规划 (怎么走) | ↓ 控制算法 (怎么运动) | ↓ 电机驱动 (产生力矩) | ↓ 机器人运动 | ↓ 传感器反馈 (调整)这就是机器人控制的大框架。二、机器人控制到底控制什么机器人控制主要分三类任务。1. 自由运动控制机器人没有碰环境。例如机械臂当前位置 | | ↓ 目标位置目标让机器人末端到达指定位置。例如机械臂当前位置 (x1,y1,z1) 目标 (x2,y2,z2)控制机器人移动过去这叫位置控制如果目标不是一个固定点而是一条运动轨迹例如机械臂画圆* * * * * * * *目标每个时间点都要满足t1秒 在A点 t2秒 在B点 t3秒 在C点叫轨迹跟踪2. 受限运动控制机器人和环境接触。例如机器人打磨汽车机器人 ↓压力 汽车表面不仅要求位置正确还要求力度正确。例如擦玻璃太轻擦不干净太重玻璃破坏所以需要位置 力叫力控制三、机器人控制的两大思想机器人控制主要分两派第一类运动学控制核心思想不管机器人内部怎么运动只看误差比如目标手移动到X100mm现在X90mm误差10mm控制器发现差10mm于是增加电机运动。类似汽车自动巡航目标速度100km/h 当前90km/h 加油优点简单。容易实现。缺点不知道机器人内部情况。例如机械臂拿一个空杯和拿一个10公斤重物运动学控制认为一样。但是实际电机负载完全不同。所以动态性能不好。第二类动力学控制核心思想不仅知道机器人在哪里还知道为什么运动机器人运动受到质量重力惯性摩擦关节耦合影响。动力学控制提前计算需要多少力量。四、机器人运动控制流程这是最重要的知识。一个完整机器人运动分三个阶段第一阶段路径规划回答从哪里走例如机械臂A点A到B点B路径规划决定走哪条路线。类似地图导航北京到上海可以高速国道小路机器人需要选择安全、不碰撞的路径。常见方法1. 人工势场法思想目标吸引机器人。障碍物排斥机器人。类似磁铁目标吸引墙排斥示意障碍物 ↑ 排斥 机器人 ↓ 目标2. PRM概率路网全称Probabilistic Road Map思想随机撒点。例如房间● ● ● ● ●连接这些点。形成地图。机器人寻找最短路线。第二阶段轨迹规划路径解决走哪轨迹解决怎么走比如路径A----------------B但是运动方式不同方式1突然启动速度 | | ______ | |______方式2平滑启动速度 ______ / / /机器人更喜欢第二种。轨迹包含三个东西位置在哪里。速度移动多快。加速度速度变化。轨迹规划分类1. 关节空间规划控制每个关节。例如机器人关节1 | 关节2 | 关节3规划关节1转多少关节2转多少优点计算简单。2. 笛卡尔空间规划直接控制末端。例如机械手移动(x,y,z)优点路径直观。第三阶段轨迹跟踪控制现在机器人知道我要怎么走。但是电机怎么动这就是控制。五、独立PD控制最基础控制这是机器人控制入门第一课。PD两个东西P比例控制D微分控制P控制看当前位置误差。D控制看变化速度。所以PD误差大 ↓ 快速靠近 接近目标 ↓ 减速 达到目标 ↓ 停止六、为什么需要动力学因为机器人不是简单机器。机器人有1. 重力机械臂举起来需要克服重力。2. 惯性突然启动需要力量。3. 关节耦合一个关节运动影响其他关节。例如人体肩膀动手臂也跟着动。所以普通PD不知道这些。动力学控制提前补偿。七、计算力矩控制机器人高级控制这是工业机器人常用方法。核心思想先把复杂机器人变简单机器人动力学原本复杂系统 重力 惯性 耦合 混在一起计算力矩控制提前计算需要多少力。然后抵消。变成简单系统 像普通PD一样控制过程机器人模型 ↓ 计算需要力矩 ↓ 补偿重力/惯性 ↓ PD控制优点控制精度高。缺点需要准确机器人模型。八、阻抗控制机器人接触环境核心这个非常重要。先记一句没有接触就没有真正意义上的阻抗控制。为什么因为阻抗控制解决机器人和环境之间的关系。例如机械臂插销。普通位置控制我要到这里 ↓ 硬过去可能撞坏。阻抗控制机器人像弹簧。机器人 ↓ 柔软接触 ↓ 环境类似人的手摸鸡蛋。不会硬按。而是自动调整力度。阻抗控制控制什么不是单纯控制位置。而是控制力和位置之间的关系。例如设定机器人像软弹簧或者硬弹簧应用装配插零件。打磨保持压力。人机协作避免伤人。九、前馈控制前面说PD控制看到误差再调整。属于事后修正。前馈提前预测。例如搬重物。普通PD发现手下降了。然后加力。前馈提前知道重量10kg。提前增加力量。类似开车上坡普通车慢了再踩油门。前馈看到坡提前加油。十、机器人控制完整体系总结把所有东西串起来任务目标 | ↓ 路径规划 (去哪怎么避障) | ↓ 轨迹规划 (怎么平滑运动) | ↓ ------------------- | | ↓ ↓ 运动学控制 动力学控制 PD控制 计算力矩 | ↓ 重力补偿 | ↓ 接触环境 | ---------------- | | 否 是 位置控制 阻抗控制 | ↓ 电机执行 | ↓ 传感器反馈 | ↓ 修正运动十一、结合你的宇树 G1/H1 人形机器人理解你之前说人穿动作捕获服 → 电脑 → UDP/WIFI → 机器人模仿动作这个系统其实属于人体运动映射 动力学控制流程人体动作 ↓ 动作捕获服 ↓ 人体关节数据 ↓ 人体→机器人关节映射 ↓ 机器人目标姿态 ↓ 轨迹生成 ↓ 控制器 ↓ 电机 ↓ 机器人运动其中不是重点❌ 自动找路不是机器人自己走过去而是✅ 人提供运动目标机器人负责保持平衡跟踪动作防止跌倒调整关节力量对应技术功能对应方法动作生成轨迹规划人体动作转换运动学映射关节控制PD/MPC抗扰动动力学控制保持站立平衡控制人与机器人接触阻抗控制最后建立一个学习路线如果从零学机器人控制建议第一阶段基础理解坐标系机器人关节正运动学逆运动学↓第二阶段运动规划学习路径规划轨迹规划插值算法↓第三阶段控制学习PIDPD重力补偿计算力矩控制↓第四阶段高级机器人学习阻抗控制MPC强化学习控制人形机器人平衡控制一句话总结机器人控制就是先规划机器人应该怎么动再通过控制算法让电机产生正确力量同时利用传感器不断纠正使机器人稳定、准确、安全地完成动作。对于你现在研究的宇树人形机器人动作模仿系统最核心的知识链其实是人体动作捕获 → 运动学映射 → 轨迹生成 → PD/动力学控制 → 平衡控制 → UDP实时通信闭环这条线比传统工业机械臂控制更接近当前人形机器人研究方向。