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教仪机器人控制系统要求所有的伺服关节要同步运动，传感器的数据也要同步采集，从而保证算法的输入和输出都始终处于一个节拍，从而保证算法的性能。此外，所有算法都要满足实时性的要求，所以就要求在一定的时间周期内完成计算，整个系统的算力要能保障复杂的多任务算法APP都能够及时的完成。从运动控制算法的角度来看，人形机器人的运动控制目标，主要包含末端位置、末端速度、末端姿态和末端力四个方面的控制。

教仪机器人控制系统具有许多优势：感知接口，负责与感知部分进行数据交互，接收感知决策和指令，同时回传机器人的状态；运动规划则是根据感知决策发过来的任务指令，类似于走到什么位置、操作什么物体等，来规划出双足行走和双臂运动以及头部动作的指令输入，以提供给后续的算法来进行处理；步态生成是根据运动规划发送的指令生成双足的运动轨迹，从而控制双足完成行走。手臂的控制同样也是根据运动规划发送的操作和抓取指令来生成双臂的运动轨迹，实现操作抓取。同样，运动规划也会告诉头部往什么位置去看，跟踪什么位置的物体等，这样就会实时的生成一个头部的运动轨迹，来完成相关任务。上面这一行主要是一些运动规划方面的任务，而下面这一行就是一些相关的控制算法，包括一些优化算法，会根据完成的任务目标，搜索寻优来得到一条最佳的运动轨迹。环境交互主要是根据与环境接触的力和位置的情况来实现一些柔顺的控制效果，最终达到机器人与人和环境是一种安全的交互方式，这里会用到类似于阻抗控制、柔顺控制等相关的控制算法；状态估计会将所有传感器的信息进行融合，综合的估计出机器人的一些运动状态，作为其他控制算法的输入量。

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