《表2 SCARA机器人控制算法的优缺点》

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《高速轻型SCARA机器人的机械结构及控制系统研究进展》

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实际运用的控制方法往往是将几种控制策略相结合，达到最优控制。神经网络控制在非线性控制系统中具有较高的精确度，非常适合运用在工作环境非常复杂且具有高非线性和高时变性，但是其控制方法复杂，前期需要大量实验数据进行学习；相反，PID控制、自适应控制、迭代学习控制与滑模变结构控制在线性控制系统中具有较好的稳定性，并且控制方法较为简洁，控制器通常小巧便于安装，在SCARA机器人中广泛使用。应用于SCARA机器人的常用控制算法的主要优缺点如表2所示。