机器人作为科技发展的产物,已广泛应用于生产实践中。随着现代科学技术的迅速发展,控制对象、控制器以及控制任务的日益复杂化,对机器人高品质控制的需求也应之而生。由于机器人系统具有很强的藕合性和不确定性,外部扰动大,且又要求较高的跟踪精度,因此对机器人的轨迹跟踪是一个比较困难的控制问题。在机器人控制理论研究方面,机器人的控制问题为现代控制理论、智能控制理论、人工智能提供了重要的研究背景,为控制理论的发展发挥重要的意义。在参考和总结了大量文献的基础上,本文主要针对系统参数和外部干扰不确定因素下的机器人轨迹跟踪问题进行初步研究。首先,本文简要地介绍了本领域国内外的研究现状以及发展趋势,同时针对课题的研究内容和意义进行了扼要的叙述,介绍了机器人系统系统的构成及动力学模型,并给出机器人动力学特征。接着,在系统地介绍相关机器人控制策略的基础上,本文采用复合控制算法对轨迹跟踪进行研究,以克服机器人控制系统中非线性、耦合、不确定性等因素对控制性能的影响。(1)针对系统参数不确定和外部干扰难以测量的机器人系统,采用一种改进后的鲁棒自适应控制策略进行机器人轨迹跟踪。该控制器中通过加入PD结构,用以克服初始力矩输入过大问题,增强控制系统的抗干扰能力,通过仿真实验验证了所提控制方案的有效性。(2)在解决非线性系统控制问题中,滑模变结构具有对系统各种参数不确定和外界干扰完全自适应性、强鲁棒性。鉴于此特点,本文采用全局滑模结构自适应控制器在机器人轨迹跟踪控制上展开研究。该控制策略能消除了传统的变结构控制的到达阶段,确保系统在整个动态响应过程中都具有较强的鲁棒性。仿真结果表明该控制器实现对预定轨迹的全局渐近跟踪,实现闭环系统的稳定。