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随着机器人应用越来越广泛，机器人控制已经成为自动控制领域的热点问题之一。由于机器人系统存在惯性大、抗干扰性差等问题，需要对机器人控制方法进行研究。本文以连杆机器人为研究对象，对机器人建模，模糊自适应PID控制，遗传算法对PID参数整定，滑模控制等关键技术进行了研究，得到了很好的精度和实时性效果。本文具体研究内容包括: 研究了机器人模型的建立。总结了关节机器人运动学和动力学分析方法，并建立了连杆机器人模型。 研究了机器人模型PID控制和模糊PID控制，设计了机器人模糊自适应PID控制器结构，建立了模糊规则表，并进行了仿真实验。实验结果表明，模糊自适应PID控制解决了传统PID控制精度差和响应速度慢的问题。 研究了遗传算法在PID参数整定中的应用，设计了遗传算法PID控制器。研究了基于ITAE准则的PID控制器设计，分析了遗传算法和ITAE准则在PID的优缺点，并进行了仿真实验。实验结果表明，遗传算法在PID参数整定中具有精度高和响应快的优点，基于ITAE准则的PID控制器具有很好的动态鲁棒性。 针对非线性机器人系统，建立了二连杆机器人模型，设计了滑模控制器。借助MATLAB中的simMechanics工具箱，搭建了二连杆simMechanics仿真模型，完成了关节跟踪实验。实验结果表明，本文采用的方法先进有效，满足了机器人控制的精度和实时性要求。