1.1 研究背景
自 1970 年代始，機器人即大量運用於工業製造生產上，例如汽車、機械與半 導體等產業。儘管受限於當時的技術，機器人只能執行反覆單調的生產裝配等任 務，但是人類對於創造更靈巧、更人性化的機器人的夢想從未中斷過。歷經數十年 的科技躍進，攸關智慧型機器人的感測、認知、控制與通訊技術愈趨成熟。在科技 日益精進的同時，人類社會亦發生結構上的改變。在已開發或開發中國家中，人口 老化的程度日趨嚴重，但是出生率卻不斷地降低。由高齡化社會衍生出種種的問 題，如：照顧行動不便的老人、獨居老人等等，加速驅動服務用智慧型機器人的發 展。
1.2 研究動機
對機器人運動控制的設計和分析已經到了一個成熟的階段，理論上令人滿意的 結果也被提出了。例如機器人的適應性控制(adaptive control)，它可以達到整體的穩 定和誤差收斂。在大部分的適應性演算裡，都假設速度是可量測到的。但是量測速 度的轉速計(tachometer)通常帶有比較大的雜訊，而且使用轉速計也會增加機器人的 成本。如何在沒有速度的資訊下維持控制的效能將是一個值得研究的問題。
精確的機器人控制需要一個精確的機器人動力學模型。如計算力矩的控制 (computed-torque control)就是建立在機器人的模型上，它的效能也直接和模型的精 確有關。利用實驗的方式是有效產生精確機器人模型的方法。它在機器人實驗中，
可以從輸入響應和輸出響應去估測模型的參數。
另外在發展演算法時，常使用電腦模擬的方式來證明。但模擬時常會忽略實際 的觀點，如：感測器的雜訊、關節的柔韌性(flexibility)及參數的不確定等。因此建
立一個實驗平台是必要的。它將提供更實際且有力的證明，幫助確認演算法可行性。
1.3 研究目的
建構一個兩軸的平面機器手臂為實驗平台，以此實驗平台為基礎完成以下目 的：
1. 建立機械手臂的動力學模型。
2. 模型的參數估測及控制器的設計。
3. 各種實驗結果的分析比較。
1.4 研究貢獻
本研究首先建立了一個兩軸平面的機械手臂，選擇適當的致動器負責傳送力 矩，高解析的編碼器讓角度的量測更為準確，以高效能的數位訊號處理晶片為實現 控制器的基礎，在未來能夠負荷更多的演算法運算。
實際的將參數估測、計算力矩的控制和適應性控制法則應用到實驗平台上，並 在適應性控制器的設計中加入了低速和背隙(backlash)的補償。另外還提出了一個不 需要速度估測的控制器，比較各個控制器設計的優缺點，為未來的研究建立良好的 基礎。
1.5 研究架構
論文各章節的編排如下：
一、緒論：描述本研究的背景、動機與目的。
二、文獻探討：針對與本論文相關的研究，如：機械手臂的參數估測法、控制 方法，進行探討與分析。
三、機械手臂硬體之建構：描述硬體建構的相關細節。
四、機械手臂模型建立與參數估測：建立包含致動器的機械手臂動力學模型並 估測出模型參數。
五、控制器的設計：控制器設計的相關推導
六、實驗結果與討論：在建立起的實驗平台上做測試的結果及其討論。
七、結論：總結本研究，提出本研究的貢獻以及未來可更深入發展的方向。