20、机器人技术中的学习型模型与内置模型

机器人技术中的学习型模型与内置模型

1. 引言

在机器人技术的发展历程中，多关节机械臂的运动学和动力学一直是研究的重点。早期的研究主要集中在严格的数学分析和控制方案的开发上，这些方案通常依赖于机械臂的几何和物理特性，通过明确的数学语言进行表达。然而，随着技术的进步，人们开始探索更加灵活和适应性强的学习型模型。本文将探讨学习型模型与传统内置模型之间的区别，特别是在不确定或动态环境中，学习型模型的优势和特点。

2. 传统机器人控制方法

2.1 经典控制方案

经典的机器人控制方案通常涉及以下几个步骤：

1. 几何和物理建模 ：使用几何学和物理学定律，预先解决机械臂的完整结构，并用明确的数学语言表达。
2. 控制方程推导 ：根据机械臂的结构，推导出控制方程，这些方程描述了机械臂在不同状态下的运动规律。
3. 控制系统实现 ：基于推导出的控制方程，设计和实现控制系统，确保机械臂能够按照预定的轨迹运动。

步骤	描述
几何和物理建模	使用几何学和物理学定律，预先解决机械臂的完整结构
控制方程推导	根据机械臂的结构，推导出控制方程