Система управления роботом-манипулятором — это программные и аппаратные средства, которые обеспечивают координацию движения, обработку данных с датчиков и взаимодействие с внешней средой. Обычно такие системы состоят из следующих элементов [1]:

– задающее устройство: элемент системы, при помощи которого оператор, программа может формировать целевое положение, траекторию, скорость робота.

– контроллер: является вычислительным элементом системы, который отвечает за обработку команд, вычисление управляющего сигнала, реализации метода управления.

– исполнительный механизм: совокупность электродвигателя, гидропривода, пневмопривода которая выполняет работу.

– датчики: в системах с закрытым контуром отвечают за измерение параметров робота.

Существуют системы управления роботами-манипуляторами с закрытым(Close-Loop) и открытым(Open-Loop) контуром. Системы с открытым контуром действуют по заранее написанному сценарию без учета данных обратной связи от внешней среды. Системы же с закрытым контуром включают в себя механизмы мониторинга и коррекции функционирования робота. Это способствует повышению точности и адаптивности его поведения в условиях изменяющейся среды. Датчики осуществляют измерение актуальных параметров робота, сопоставляя их с целевыми значениями. Результатом сравнения является сигнал ошибки, который затем используется контроллером для модификации управляющих воздействий (см. табл. 1) [2].

Таблица 1

Сравнение характеристик Open-Loop и Close-Loop систем

По методам управления системы делят следующим образом:

– PID-Control (Пропорционально-интегрально-дифференцирующее управление)

– Adaptive Control (Адаптивное управление)

– Fuzzy Logic Control (Метод управления на основе нечеткой логики)

– Model Predictive Control (Модель прогнозирующего управления)

– Intelligent / AI-based Control (ИИ-управление)

Пропорционально-интегрально-дифференцирующий — один из наиболее популярных методов управления роботом. Принцип его работы заключается в использовании пропорциональной, интегральной и дифференциальной составляющих ошибки системы. PID контроллеры отличаются стабильностью и достаточно точным управлением при относительно низкой вычислительной сложности. Его основными преимуществами являются легкость настройки, надежность и универсальность. Однако при работе в сложных, нелинейных системах или в условиях неопределенности эффективность PID метода может сильно снизится (см. табл. 2) [3].

Адаптивное управление — метод управления, который способен автоматически изменять параметры регулятора в процессе работы системы. Такие системы используются, когда параметры объекта или внешние условия меняются или являются непредсказуемыми, в случаях, когда классические методы управления могут не справиться. Главным преимуществом метода является способность сохранять стабильность и точность работы, даже если объект управления меняет свои свойства. Среди недостатков метода можно выделить высокую сложность реализации и большие вычислительные требования (см. табл. 2) [4].

Метод управления на основе нечеткой логики является методом управления, где используются нечеткая логика и лингвистические правила вместо точных математических моделей. Он оперирует правилами типа “ЕСЛИ-ТО”, которые позволяют приблизительно описывать поведение системы. Это делает ее устойчивой к помехам и способной работать с неопределенными данными. Метод особенно эффективен для сложных, нелинейных систем. Однако, формирование базы правил и оптимизация параметров системы могут быть достаточно сложными задачами (см. табл. 2) [3].

Модель прогнозирующего управления — метод, который предсказывает поведение системы на заданном временном горизонте. Используя математическую модель, контроллер вычисляет наилучшие управляющие действия с учетом ограничения системы. MPC обеспечивает высокую точность, стабильность и способность оптимизировать множество параметров одновременно. Благодаря таким преимуществам метод активно применяется в высокоточных робототехнических системах. Главный недостаток метода — высокая вычислительная мощность (см. табл. 2) [3].

ИИ-управление — это интеллектуальный метод управления роботами-манипуляторами, где используются искусственный интеллект и машинное обучение. В таких системах используются нейронные сети, reinforcement learning(обучение с подкреплением) и другие алгоритмы обучения, которые позволяют роботам адаптироваться к меняющимся условиям. Главным преимуществом метода являются возможность системы самостоятельно обучаться и улучшать качество управления без точного математического описания объекта. Хотя это направление является одним из наиболее перспективных в современной робототехнике, оно предъявляет высокие требования к вычислительным мощностям и объему обучающих данных (см. табл. 2) [3].

Таблица 2

Сравнение методов управления

Заключение

Анализ показал, что системы с закрытым контуром управления обладают более высокой устойчивостью и точностью по сравнению с системами открытого типа за счет использования обратной связи. Методы управления различаются по применимости, адаптивности и сложности. PID метод остается популярным благодаря простоте и надежности, в то время как метод адаптивного управления, нечеткой логики и метод прогнозирующего управления являются эффективными в сложных и изменяющихся условиях. ИИ-метод — наиболее перспективный метод, так как система, которая его использует, способна к самообучению и адаптации. Дальнейший прогресс в робототехнике будет определяться совершенствованием этих интеллектуальных алгоритмов и ростом вычислительных мощностей.

Литература:

1. Управление промышленным роботом манипулятором [Электронный ресурс] // ПромРобот24. — URL: https://www.promrobot24.ru/upravlenie-promyshlennym-robotom-manipulyatorom/(дата обращения: 15.05.2026).

2. Robot Control Systems [Электронный ресурс] // Scribd. — URL: https://www.scribd.com/presentation/716914539/Robot-Control-Systems-1(дата обращения: 15.05.2026).

3. Control Systems in Robotics: A Review [Электронный ресурс] // ResearchGate. — URL: www.researchgate.net/publication/371733248_Control_Systems_in_Robotics_A_Review(дата обращения: 15.05.2026).

4. Adaptive Control Techniques for Robotic Manipulators [Электронный ресурс] // Nature Index. — URL: https://www.nature.com/nature-index/topics/l4/adaptive-control-techniques-for-robotic-manipulators(дата обращения: 15.05.2026).