运动控制是工业自动化市场发展的一项关键技术

如今，机器人的行为模式主要是基于人类提供的编程内容来执行重复操作。机器人与今天的各种移动电子产品，包括汽车、飞机等的区别在于它们是否可以在没有参与控制的情况下自行操作。在工业制造领域，由于对重复性和规律性动作的巨大需求，这也恰好为工业机器人的发展提供了良好的环境。

为什么工业需要运动控制?

在工业自动化环境中，运动控制是最关键的环节之一。人类最大的缺点就是会犯错，对于工业生产线来说，往往会造成轻微的生产线损坏，严重的会造成人员受伤。

通过机器进行自动化操作可以避免很多人为错误，但是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由人工给予机器。如何使机器能够按照指令行动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。由于这一操作程序非常重要，通常由板上的数字信号处理器(如DSP)来执行，以避免给上位机带来额外的负担和干扰。例如，由于杀毒软件的执行，机器的运行中断，将导致生产线停止。运动控制器将利用自身计算出的轨道来确定合适的转矩指令，并将该指令发送给电机放大器产生运动过程。

在运动控制器运行期间，PID控制回路必须关闭。由于这种操作要求极高的精度，并且是稳定运行所必需的，因此控制回路通常直接在电路板上关闭。除了关闭控制回路外，运动控制器还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机或实时系统执行，就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控操作或向驱动器和放大器输出的命令信号，然后电机将沿着轨迹运动。运动控制器根据程序的参数值计算运动轨迹的轨迹段。对于轨道的计算，运动控制器可以使用所需的目标位置、最大目标速度和用户提供的加速度值来确定在三个主要动作段(包括加速、等速和减速)中需要时间的位置。

对于一般梯形轨迹的加速段，根据停止位置或前一次运动开始移动操作，沿着指定的加速坡道移动，直到速度达到预定的移动操作目标速度。运动操作可以按照当前目标速度在规定的时间内继续运动，直到控制器确定减速段开始，并在规定的目标位置停止运动。

如果运动作业时间很短，通常在加速完成之前，就到达了减速起点，运动轨迹将是三角形而不是梯形，实际达到的速度可能低于设定的目标速度。s曲线加减速是基本的梯形轨迹增强，即将加减速的线性坡道修改为非线性曲线轨迹。这样，坡道的外观具有微调控制功能，可以根据惯性，摩擦，电机动力学和其他机器运动系统的限制来调整运动跟踪的性能。

创建一个定制的运动控制器

虽然带有DSP的运动控制器已经可以在许多应用中使用，但对于高精度的运动控制操作，如200kHz伺服更新率，工程师必须通过定制的PCB设计所需的运动控制器。因此，必须增加开发成本和时间，并且这种类型的运动控制器具有固定的功能，缺乏重新设计的灵活性，使其更难以适应运行过程中运动控制计算公式的变化。其他需要更高精度和灵活性的应用包括半导体行业的晶圆加工机，或可以重置汽车行业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成部分。运动控制器首先使用低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，将其转换成大电流信号驱动电机。为了能够驱动不同类型的电机，通常电机驱动器有许多不同的变量。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、连续电流和峰值电流，以正确驱动电机。如果驱动器提供太多的电流，电机可能会损坏。如果驱动器提供的电流不足，电机无法实现全转矩功能。如果电压不足，电机将不能全速运转。此外，用户还必须考虑放大器与控制器之间的连接方法。

反馈装置

反馈装置可以帮助运动控制器了解电机的位置。最常见的位置反馈装置是相位差编码器，它提供起始点的相对位置。大多数运动控制器都设计了这种编码器。其他反馈装置包括可提供模拟位置反馈的位移计、可提供速度反馈的转速计、可执行绝对位置测量的绝对编码器和可执行绝对位置测量的解析器。

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。随着计算机计算速度的飞速提升，算法的更加成熟，以及各种工业传感器的出现，传统机器人和大量移动电子产品的应用得到了加速。

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。如机器人的拖拽动作、自动跟踪等功能属于离线辅助编程，视觉识别技术的集成属于在线决策的实现。在此逻辑下，我们可以定义自动驾驶汽车的路线规划属于离线规划，驾驶过程中的避障属于在线决策。基于这一原理，这些移动电子产品可以包含在机器人的广义定义中。

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5.09%的复合年增长率(CAGR)，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有自我学习的能力，并根据不同的情况独立调整适当的生产策略。目前在实际应用中被称为人工智能的功能，大多是将人的智能转化为计算代码，以达到自动决策的目的。

未来，人工智能的发展将日益强大，好的决策也需要一个好的运动控制器来呈现所需的制造工艺。在人工智能的运动控制中，控制器需要能够提供高速通信通道，以便接收和执行人工智能的决策，并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，如果控制器可以支持空间弧线功能，人工智能就不需要单独计算所有弧线上的点坐标，这也有助于减少通信数据量。