哪种模型最适合机器人操纵器的反馈控制：MIMO或并行SISO？

我目前正在设计具有6自由度的机械臂，我的目标是能够给出3d位置，速度和方向（）。$x,y,z,\dot{x},\dot{y},\dot{z},\theta,\alpha,\gamma$

到目前为止，我在大学中仅对SISO系统进行了反馈控制，因此，考虑到多变量控制的学习曲线，我是否应该尝试将系统建模为MIMO或多个SISO 来解决这个问题？

如果可能，请在每种策略中提及可能的不利和优势。

欢迎来到Robotics.SE！这不完全是我的专业领域，但是让我给您一些提示。

控制机械手的一种非常常见的方法是，首先使用您提到的“多个SISO”方法设计好的关节速度控制器。然后，您将使用逆运动学在每个时间点确定理想的关节速度才能达到所需的末端执行器姿势。假设您的关节速度控制回路动力学足够快，那么您应该能够实现这些速度。机械手的运动学模型通常根据Denavit-Hartenberg参数获得。

考虑到机器人经常这样做并且可能足以满足您的目的，因此我建议您采用这种方法。

在非线性控制课程中，我学习了机器人机械手的MIMO模型。我对此不是100％的确定，但是如果您不仅对运动学建模而且对动力学建模感兴趣，我想您可能希望使用它。

主要区别在于，在这种情况下，关节的位置和速度都以非线性且通常不可分离的方式影响惯性矩阵，科里奥利和离心力以及阻尼。因此，您不仅必须习惯于MIMO控制，还必须研究非线性控制。

正如我所说，这不是我的专业领域，因此，如果有人认为我说了任何胡言乱语，我会很乐意纠正。

一组并行SISO控制器是MIMO控制器的子集，因此MIMO至少具有同等的功能，甚至可能更强大。至于优缺点，我认为没有理由使用并行SISO，除非您可能对此比较满意，因此可能更容易完成。

也就是说，该系统可以通过执行器分离，在这种情况下，它可能会因为几个SISO问题而突然出现。尽管控制系统是我的专长，但我不在机器人上工作，所以我不能说是否是您遇到的问题。

正如georgebrindeiro所指出的，经常要做的另一件事是将问题分解为内部和外部控制循环，其中内部循环使您可以忽略很多

我之前从未见过在这种情况下使用MIMO，但是我可以看到SISO可能如何应用。

我见过的大多数机器人系统都是单轴电机控制器（您的多个SISO）的集合，每个控制器只有一个用于感测的编码器和一个用于致动的电动机。因此，每个轴都是SISO，但是整个机器人都是MIMO。

我研究过的某些系统在电动机/旋转编码器和负载/线性编码器之间存在很大的反冲，因此实现了双反馈环路，其中有一个电动机控制输出，但有两个编码器。电机上的旋转编码器主要用于精确地跟踪速度，而负载上的线性编码器则用于补偿（蜗杆）齿轮的反冲并提供准确的位置信息和跟踪。

我相信，对于大多数控制系统而言，这些传统控制方法是您永远需要的，但是也有例外。

我只看到一种系统，它可能会从真正的MIMO控制系统中受益，并且该系统具有与您自己的特征相似的特征，但是还需要控制机器人的工具点所施加的力。我们确实使用传统的多重SISO方法实现了这一点，但是它需要格外仔细的调整，而且我不相信尝试使用某种形式的计算扭矩技术会更容易。

我建议您从多种SISO方法开始，如果这种方法不能满足您所需的性能或特性，请研究更高级的方法。到那时，至少您将学到很多关于系统的运动学和动力学的知识。