遞階控制系統
由薩里迪斯和梅斯特爾(Mystel) 等人提出的遞階智能控制是按照精度隨智能降低而提高的原理(IPDI) 分J分布的，這一原理是遞階管理系統中常用的。
智能控制系統是由三個基本控制J構成的，其J聯交互結構如圖5-20所示。
圖中f
為自執行J至協調J的在線反饋信號； f 為自協調J至組織J的離線反饋信號； C={c₁,
C₂,…,Cm} 為輸入指令； U={u₁,u₂,…,um} 為分類器的輸出信號，即組織器的輸入
信號。
遞階智能控制系統是個整體，它把定性的用戶指令變換為一個物理操作序列。系統的輸出是通過一組施于驅動器的具體指令來實現的。其中，組織J代表控制系統的主導思 想，并由人工智能起控制作用。協調J是上(組織)J和下(執行)J間的接口，承上啟下， 并由人工智能和運籌學共同作用。執行J是遞階控制的底層，要求具有較高的精度和較低 的智能，它按控制論進行控制，對相關過程執行適當的控制作用。
遞階智能控制系統遵循提高精度而降低智能(IPDI) 的原理。概率模型用于表示組織J 推理、規劃和決策的不確定性、指定協調J的任務以及執行J的控制作用。采用熵來度量 智能機器執行各種指令的效果，并采用熵進行Z優決策。
本方法為使自主智能控制系統適應現代工業、空間探索、核處理和醫學等領域的需要提 供了一個有效途徑。圖5-21表示具有視覺反饋的PUMA 600機械手的智能系統分J結構圖。
雷伯特-克雷格位置/力混合控制器為R-C 控制器,P(q) 為機械手運動學方程；T 為力變換矩陣; 操作空間力和位置混合控制系統,末端工具的動態性能將直接影響操作質量
每個關節所需要的力或力矩 T, 是由五個部分組成的,第一項表示所有關節慣量的作用,各個 關節的慣量被集中在一起,存在有關節間耦合慣量的作用,第三項和第四項分別表示向心力和哥氏力的作用
有個光學編碼器，以便與測速發電機一起組成位置和速度反饋,是一種定位裝置，它的每個關節都有一個位置控制系統;對機器人的關節坐標點逐點進行定位控制
機器人位置控制有時也稱位姿控制或軌跡控制,主要有兩種機器人的位置控制結構形式，即關節空間控制結構和直角坐標空間控制結構;機器人的伺服控制結構有集中控制、分散控制和遞階控制等
液壓傳動機器人具有結構簡單、機械強度高和速度快等優點;一般采用液壓伺服控制閥和模擬分解器實現控制和反饋,省去中間動力減速器，從而消除了齒隙和磨損問題
機器人控制器具有多種結構形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反饋控制、力(力矩)控制、基于傳感器的控制、非線性控制、分解加速度控制、滑�？刂啤⒆顑� 控制、自適應控制、遞階控制以及各種智能控制等
電機與減速器是構成機器人關節驅動系統的核心機電組件;傳感器與感知模組用于實時獲取機器人自身狀態及與環境交互信息的感知單元;機器人大腦系統負責感知和規劃決策
頻譜圖法將語音信號的頻譜沿著時間軸加以展開,識別精度一般;LPC法是對語音信號抽取LPC系數;隱藏式馬可夫模式用于非特定人的語音識別,建立語音的狀態轉移模式
機器人通過攝像頭這些外設獲得圖像之后,利用某種算法來進行圖像之間的變換,對圖像進行各種操作以達到所需要實現的功能;點運算改善圖像的顯示效果
由圖像采集系統,圖像處理系統及信息綜合分析處理系統構成;機器人的視覺，大概可以理解為“視”和“覺” 兩部分;系統主要由圖像采集部件、圖像的處理和分析、處理結果輸出裝置
全局規劃方法依照已獲取的環境信息,給機器人規劃出一條路徑,路徑的精確程度取決于獲取環境信息的準確程度;局部規劃方法側重于考慮機器人當前的局部環境信息
機器人的視覺系統是通過圖像和距離等傳感器來獲取環境對象的圖像、顏色和距離等信息，然后傳遞給圖像處理器，利用計算機從二維圖像中理解和構造出三維世界的真實模型
