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许多学者为了开拓机器人的应用领域对复杂机器人的研究越来越感兴趣，复杂机器人最典型的一个应用就是安装在船只、起重机等柔性基座上的灵巧机械臂，即本文所要研究存在基础振动的单自由度机械臂机电系统。由于机械臂和底座间的耦合，我们不能保证机械臂的动力学特性，我们将这类系统称作宏-微机器人系统[2]。这类系统的动力学特性不仅受负载转矩和摩擦力矩的影响，同时还受到来自外界基础振动所产生的非线性力的影响。同理，我们将刚性机械臂安装在柔性基础平台之上，也就是所谓的宏-微机器人系统，也会存在相同的问题。26387
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1 国外研究现状
本文所讨论的这类宏-微机器人系统的核心问题就是该机械臂系统的控制问题，国外的许多著名学者提出了关于控制器设计方法的诸多方法，主要有任务空间反馈法、路径规划法、滤波法、加速度反馈法、主动阻尼法和 控制法等。论文网
任务空间反馈法（Task-Space Feedback）是从工业机器人的控制问题中提炼出来的一种方法。工业机器人的控制问题主要分为两大类，一种是关节空间的控制，一种是对工作空间的控制，工作空间的控制是以工业机器人末端执行机构的位置为输出。在实际工业生产环境中，我们一般把给定工作空间目标点经过运动学逆运算求解。在关节空间上产生对应关系进而可以解决控制问题。这种算法简化了我们对于控制律的设计，但是对于系统实时性的提高却没有多少帮助。
路径规划法（Path Planning）应用到机器人路径规划的一种重要方法。在机器人执行具体的任务时，会要求机器人在实际环境中根据情况选择最优或者次优路径，实际生活中，我们将路径规划分为基于地图的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。
滤波法（Filtering Approach）是一种对于控制器设计很常见的控制方法。其中最为广泛应用的就是卡尔曼滤波控制。卡尔曼滤波控制技术在技能环保、稳定性以及控制精度方面表现出了较其他控制器设计方法难以超越的优秀性能，当然，它也有自己的局限性，由于卡尔曼滤波法属于精密的控制方法，采样控制周期短，控制算法复杂，需要大量的数学计算，而且对于控制系统的硬件性能要求很高。
加速度反馈法（Acceleration Feedback）在现代化工业技术的不断发展中逐渐走进许多学者的实现，越来越多的学者开始重视这一方法。许多学者都提出了对于加速度反馈法自己的想法，Studenny提出了基于加速度反馈的控制策略，利用加速度的敏感性和加速度闭环的高反馈增益来一直扰动和关节的耦合[3]。
主动阻尼法（Active Damping）是基于被动阻尼法（Passive Damping）而言的。主动阻尼法不但可以最大可能地消除外部干扰对于实验结果的干扰，而且如果阻尼补偿回路设计合理的话可以有效地控制减震系统内部某些元件造成的振动。相比较来说，被动阻尼法不仅会在增加阻尼的过程中降低了高频振动下系统的减震效果。而主动阻尼法可以控制主动控制力然后使得系统的动力学性能指标达到最优目标。
控制法（ Controling）是把 范数作为系统性能指标来进行系统优化。许多学者给出了对这种方法的看法，Masayoshi Toda给出了具有基础平台振动的机械系统控制问题。文中是利用标量 的方法来消除模型中的非线性化，并结合PID控制方法得到灵敏的函数，得到的控制器系统具有良好的稳定性[4]。
2 国内研究现状
对于移动机械臂的控制问题，许多国内学者也提出了自己的看法。吴玉香和胡跃明等人提出了利用动态滑模控制对受非完整约束的高度非线性和强耦合的非完整机械臂动力学系统进行输出的跟踪控制[5]。滑模控制法能够保证在给定的约束中使动态系统保持一个极高的精度，因此它可以最大程度的排除来自内部和外部的干扰，在适应外部扰动和给定参数变化时能够更好地适应，而传统的滑模控制做不到这一点[6]。