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柔性机械臂，是肢体语言
系统介绍
机器人系统是由视觉传感器、机械臂系统及主控计算机组成，其中机械臂系统又包括模块化机械臂和灵巧手两部分。
系统模型
不确定性主要分为两种主要类型：结构（structured）不确定性和非结构（unstructured）不确定性，非结构不确定性主要是由于测量噪声、外界干扰及计算中的采样时滞和舍入误差等非被控对象自身因素所引起的不确定性。结构不确定性和建模模型本身有关，可分为
①参数不确定性 如负载质量、连杆质量、长度及连杆质心等参数未知或部分已知。
②未建模动态 高频未建模动态，如执行器动态或结构振动等；低频未建模动态，如动/静摩擦力等。
模型不确定性给机械臂轨迹跟踪的实现带来影响，同时部分控制算法受限于一定的不确定性。应用于机械臂控制系统的设计方法主要包括PID控制、自适应控制和鲁棒控制等，然而由于它们自身所存在的缺陷，促使其与神经网络、模糊控制等算法相结合，一些新的控制方法也在涌现，很多算法是彼此结合在一起的。
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我们与机械臂的共同语言
对柔性机械臂的控制一般有如下方式：1）刚性化处理。完全忽略结构的弹性变形对结构刚体运动的影响。例如为了避免过大的弹性变形破坏柔性机械臂的稳定性和末端定位精度，NASA的遥控太空手运动的最大角速度为0.5deg/s。2）前馈补偿法。将机械臂柔性变形形成的机械振动看成是对刚性运动的确定性干扰而采用前馈补偿的办法来抵消这种干扰。德国的Bernd Gebler研究了具有弹性杆和弹性关节的工业机器人的前馈控
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