机器人研究体现了人类复制自身的愿望，是最高意义上的机械仿生学，是当代众多高技术领域成果的综合体现。机器人智能主要来自机器人控制系统，而机器人的底层控制问题是机械臂和末端执行器的运动控制。因此，当将机械臂和末端执行器近似看作刚体时，机器人的底层控制问题实际上是刚体运动的控制问题。 基于这样的认识，本文在国家自然科学基金项目“刚体姿态控制的几何方法”(基金代号：69774010)、航空科学基金项目“航空火控系统中的姿态控制问题”(基金代号：97D53040)和国家973重大基础研究项目“复杂大系统过程优化与高性能软件”(项目代号：G1988030417)的资助下，对刚体姿态控制及其在机器人控制中的应用进行了较为系统的研究。本文的主要工作和贡献有以下几点： (1) 系统地研究了刚体姿态的参数化描述方法，给出了描述刚体姿态的姿态矩阵、欧拉角、四元数和Rodrigues参数的相互转换关系，建立了基于四元数和Rodrigues参数的刚体姿态调节控制模型，和基于误差四元数和误差Rodrigues参数的刚体姿态跟踪控制模型。 (2) 系统地研究了刚体姿态控制系统的输出反馈控制问题。目前的姿态控制系统中，基本上都要用到全部状态信息，即姿态和角速率信息。但角速率信息通常很难获取，或带有严重的噪声。针对这种情况，本文利用刚体姿态控制系统中固有的无源性，设计了无需角速率测量值的刚体姿态控制器。 (3) 刚体姿态控制系统中一般存在两类不确定性：惯性矩阵含有的不确定性和控制矩阵含有的不确定性。现有的刚体姿态鲁棒控制器都只是针对惯性矩阵的不确定性。本文首次针对控制矩阵中的不确定性，采用自适应控制方法，得到了一种对上述两种不确定性都具有鲁棒性的自适应鲁棒控制器。 (4) 系统地研究了刚体机器人控制系统的输出反馈控制问题。利用机器人控制系统固有的无源性，在作业空间中，采用Rodrigues参数描述末端执行器的姿态，设计了用于机器人末端执行器位姿控制的输出反馈控制律，消除了控制器中的广义速度。目前的动态输出反馈控制器都采用7阶无源网络，而本文的无源网络是由6阶平方线性系统实现的。另外，在关节空间中，我们利用机器人控制系统固有的无源性，设计了无需测量关节速度的PD控制律。 西北工业大学博士学位论文 （5）针对机器人控制系统中的精确重力补偿问题，给出了可以用平衡点的常数重力补偿项来实现精确重力补偿的条件，大大地简化了机器人控制系统中的精确重力补偿问题。 （6）改进了现有的弹性关节机器人控制律，利用无源性方法，给出了仅需要作动器位置测量的输出反馈控制器。 （7）基于线性化假设，研究了基于Internet的机器人控制系统的稳定性分析和镇定控制器设计问题，给出了一种时滞系统稳定性新判据，并据此设计了。””’”’””“‘“’”‘”“””’‘””’”““”’”“’“”””“”“’“””““““”“’““”””’“f镇定控制器。