机器人技术是集电子技术、传感技术、人工智能等多门学科于一体的高新技术,近些年来,机器人以日新月异的速度向模块化、智能化和系统化的方向发展,应用涉及农业、建筑、防灾、医疗、家庭服务等与人类活动紧密相关的领域,已逐渐融入人类社会,因此,研究机器人关键理论与技术具有非常重要的意义。本文设计了一种基于WIFI的嵌入式无线监控系统,系统构建了机器人远程监控系统的体系,在进行机器人远程监控系统硬件设计的基础上,进行远程监控软件平台的研究,在嵌入式环境下运用Linux系统实现远程监控系统的设置,实现了一种成本低、性能稳定、便于移动使用的远程监控体系。针对单传感器行走规划系统探测范围窄、反应速度慢等缺点,结合行走部件运动学模型,设计了一种超声波传感器单点与双路交叉相结合的行走规划系统,经多传感器数据的采集、融合,扩大了探测范围,提高了避障的效率和成功率,可有效地实现全方位行走规划。为实现机械臂轨迹智能控制,进行了基于逆向运动学位姿规划的研究。采用D-H参数法建立机器人的连杆坐标系,导出其运动学方程,并结合几何分析法计算出机械臂的运动轨迹,精确定位机械臂的各个角度并获得最佳的运动路径,从而将末端执行器调节到目标位置,采用MATLAB对建立的数学模型进行了仿真,验证了机器人的运动学特性。针对机械臂控制存在时变性、非线性,传统PID控制难以取得理想控制效果的问题,提出了一种基于模糊神经网络的PID角度控制方法,将RBF神经网络、模糊控制和PID控制相结合,利用神经网络的自学习能力与模糊控制的模糊推理能力,实时调整网络权值,改变PID控制器的控制参数,整定出适用于控制对象的kp、ki、kd参数,从而实现机器人PID控制的自适应和智能化。实验结果表明,基于模糊神经网络的机械人位姿PID控制,稳定性好、控制响应快,可有效提高控制速度和精度。