如今，工业机器人的行为模式主要是根据人类提供的编程内容来执行重复的操作。机器人与当今各类移动电子产品，包括汽车、飞机等的区别在于能否在不参与控制的情况下自行运行。在工业制造领域，由于对重复性、规律性运动的巨大需求，这也恰好为工业机器人的发展提供了绝佳的环境。

为什么工业自动化需要运动控制？

在工业自动化环境中，运动控制是最关键的环节之一。人工操作最大的缺点是会出现失误，对于工业生产线来说往往轻则造成生产线损坏，重则造成人员伤害。

通过机器进行自动化操作可以避免很多人为错误，但必须保证机器能够接受正确的指令并执行预期的动作，而这些指令仍然必须手动交给机器。如何使机器能够按照指令行动，就是机器运动控制的应用范畴。

运动控制器

运动控制器是机器运动控制系统的大脑，负责计算机器所需的运动轨迹。由于该操作过程非常重要，因此往往由数字信号处理器（如DSP）来执行，以避免给上位机带来额外的负担和干扰。例如，由于防病毒软件的执行而导致机器的运行中断，从而导致生产线停止。运动控制器会利用自身计算出的轨迹来确定合适的扭矩指令，并将指令发送给电机放大器，产生运动过程。

运动控制器运行过程中必须闭合PID控制回路。由于该操作需要极高的精度，并且是稳定运行所必需的，因此控制环路通常直接在电路板上闭合。运动控制器除了闭合控制回路外，还具有监控紧急限位和停止功能，以确保过程的安全。如果这些任务可以直接从板卡或实时系统执行，则可以保证运动控制系统的稳定性、准确性和安全性。

计算轨道

运动轨迹通常代表运动控制器的板卡控制操作或输出给驱动器和放大器的指令信号，然后电机将跟随轨迹运动。运动控制器根据程序的参数值计算出运动轨迹的轨迹段。对于轨道的计算，运动控制器可以使用所需的目标位置、最大目标速度以及用户提供的加速度值来确定三个主要动作段（包括加速、匀速和减速）中的位置和需要时间。

对于一般梯形轨迹的加速段，移动操作将根据停止位置或先前的移动开始，并遵循指定的加速斜坡，直到速度达到预定的移动操作目标速度。移动操作可以按照当前目标速度在指定时间内继续移动，直到控制器确定减速段开始并在指定目标位置停止移动。

如果运动作业时间很短，通常在加速完成之前就到达减速起点，运动轨迹将是三角形而不是梯形，并且实际达到的速度可能低于设定的目标速度。S曲线加减速是基本梯形轨迹的增强，即将加减速的线性斜坡修改为非线性曲线轨迹。这样，斜坡的出现就具有了微调控制功能，可以根据惯性、摩擦力、电机动力学以及其他机器运动系统的限制来调整运动跟踪的性能。

创建定制运动控制器

尽管带有DSP的运动控制器已可用于许多应用，但对于200kHz伺服更新率等高精度运动控制操作，工程师必须通过定制PCB设计所需的运动控制器。从而需要增加开发成本和时间，且此类运动控制器功能固定，缺乏重新设计的灵活性，更难以适应运行过程中运动控制计算公式的变化。其他需要更高准确性和灵活性的应用包括半导体行业中的晶圆加工机，或可以重置汽车行业中装配线的生产线车辆排序操作。

电机放大器和驱动器

电机放大器或驱动器是系统中的重要组件。运动控制器首先使用小电流模拟电压信号形成命令。通过电机放大器接收到指令后，将其转换为大电流信号来驱动电机。为了能够驱动不同类型的电机，通常电机驱动器具有许多不同的变量。例如，步进电机驱动器只连接步进电机，而不连接伺服电机。

除了匹配相应的电机技术外，驱动器还必须提供正确的电压、持续电流和峰值电流，以正确驱动电机。如果驱动器提供的电流太大，可能会损坏电机。如果驱动器提供的电流不足，电机就无法实现全扭矩功能。如果电压不足，电机将无法全速运行。此外，用户还必须考虑放大器和控制器之间的连接方法。

反馈装置

反馈装置可用于辅助运动控制器了解电机的位置。最常见的位置反馈设备是相位差编码器，它提供起始点的相对位置。大多数运动控制器都是采用这种类型的编码器设计的。其他反馈装置包括可以提供模拟位置反馈的位移计、可以提供速度反馈的转速计、可以进行绝对位置测量的绝对编码器、以及可以进行绝对位置测量的旋转变压器。

最佳运动控制优势

在工业机器人的应用中，只有通过离线编程和在线决策的互补使用，才能使机器人的运行达到最佳效益。随着计算机运算速度的快速进步、算法更加成熟以及各种工业传感器的出现，传统机器人和广大移动电子产品的应用加速。

CNC指出，通过软硬件集成，可以为机器人运动控制提供离线辅助编程和在线加速决策。例如，机器人的拖动动作、自动跟踪等功能属于离线辅助编程，而视觉识别技术的融合则属于在线决策的实现。在这个逻辑下，我们可以定义自动驾驶汽车的路线规划属于离线编程，行驶过程中的避障属于在线决策。基于这个原理，这些移动电子产品就可以纳入机器人的广义定义之中。

运动控制市场趋势

全球运动控制市场预计将从2020年的122.6亿美元扩大到2025年底的复合年增长率（CAGR）5.09%，达到161.52亿美元。市场增长的主要因素是制造过程自动化的采用增加以及对使用集成运动控制器的兴趣增加。

事实上，人工智能的真正目的是让机器具备自我学习的能力，根据不同情况自主调整合适的生产策略。目前，实际应用中称为人工智能的功能大多是通过将人的智能转化为计算代码来达到自动决策的目的。

未来，人工智能的发展将日益强大，良好的决策也需要良好的运动控制器来呈现所需的制造过程。在人工智能的运动控制中，控制器需要能够提供高速的通信通道，以便接收和执行人工智能的决策，反馈机器人的状态信息。此外，控制器本身的功能也会直接影响人工智能的工作量。例如，如果控制器能够支持空间圆弧功能，人工智能就不需要单独计算所有圆弧上的点坐标，这也将有助于减少通信数据量。