動作表示是將連續(xù)復(fù)雜的物理運動抽象為計算機可處理的離散數(shù)學(xué)向量的關(guān)鍵
過程。建立高效的動作表征體系，旨在解決靈巧手高維自由度與低延遲控制需求之間
的矛盾。如圖 2.12 所示的多層J動作表征空間，展示了從人類直觀意圖到機器底層
指令的數(shù)學(xué)映射機制：先，任務(wù)空間描述了末端執(zhí)行器在環(huán)境中的位姿；其次，通
過逆運動學(xué)將任務(wù)指令映射至關(guān)節(jié)空間；進(jìn)而，利用運動基元或肌群協(xié)同進(jìn)一步壓縮
控制維度；Z終形成可被執(zhí)行器解析的力矩或電流指令。
任務(wù)空間表征 描述末端執(zhí)行器（如指尖）在笛卡爾坐標(biāo)系下的絕對位置與姿態(tài)。姿
態(tài)通常采用四元數(shù)進(jìn)行無奇異性描述，該空間符合人類“拿起水杯”的任務(wù)直覺，但
需經(jīng)由復(fù)雜的逆運動學(xué)求解才能轉(zhuǎn)化為機器指令。
關(guān)節(jié)空間表征 描述機器人本體所有活動關(guān)節(jié)的角度、角速度及力矩構(gòu)成的向量空
間。對于擁有二十個以上自由度的靈巧手，這是一個高維構(gòu)型空間，它是底層控制器
直接作用的對象，雖缺乏直觀語義但具備物理完備性。
肌群協(xié)同表征 借鑒生物神經(jīng)科學(xué)的降維機制，將高維的關(guān)節(jié)運動分解為少數(shù)幾種
基礎(chǔ)模式（如“五指同步屈伸”或“對捏”）的線性組合。通過主成分分析提取的低
維流形，能夠用極少的協(xié)同變量重構(gòu)絕大多數(shù)人類抓取動作，極大地提升了在線決策
效率。
力/力矩傳感器對整體載荷變化敏感，常用于力控、阻抗控制與安全監(jiān)測；觸覺陣列提供壓力或剪切力的空間分布，可推斷接觸斑塊形狀、接觸位置與支撐關(guān)系
在動態(tài)環(huán)境下，可以采用基于傳感信息融合的在線 滾動路徑規(guī)劃的方法。該方法是一種實時路徑規(guī)劃方法,使用滾動規(guī)劃的策略來解決動態(tài)環(huán)境下仿人機器人路徑規(guī)劃問題
局部路徑規(guī)劃指的是機器人在全局信息位置的情況下，依靠傳感器信息進(jìn)行的局部路徑規(guī)劃;機器人的全局路徑規(guī)劃方法可以分為可視圖法,結(jié)構(gòu)空間法,柵格法,拓?fù)浞?隨機路徑規(guī)劃法等
仿人機器人在3D空間的上下樓梯、跨越臺階和使用手臂一起進(jìn)行全身運動規(guī)劃的跑步、翻滾、爬行、守門、起立、跳舞以 及跟目標(biāo)物體接觸的踢球、開門、搬運東西等一系列運動
基于拓?fù)涞貓D的同時定位與地圖生成方法創(chuàng)建的GVG 拓?fù)涞貓D。圖中線的交點為拓?fù)涔?jié)點，代表特定地點。節(jié)點之間的連線代表連通的路徑;GVG 對于環(huán)境的局部改變比較敏感，增加一個障礙物可能導(dǎo)致若干節(jié)點的產(chǎn)生
SIFT特征具有更強的魯棒性，在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)過程中不受環(huán)境光照變化、環(huán)境局部改變、特征部分遮擋以及機器人觀察視角的影響;從地圖創(chuàng)建還是從實際應(yīng)用的角度來說，vSLAM在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)上的可操作性要優(yōu)于FastSLAM
FastSLAM 將 SLAM分解為機器人定位和特征標(biāo)志的位置估計兩個過程;通過采用粒子濾波器估計機器人的位姿，可以很好地表示機器人的非線性、非高斯運動模型
既具有拓?fù)涞貓D的高效性，又具有度量地圖的一致性和精確性;一般采用分層結(jié)構(gòu)：首先利用上層的拓?fù)涞貓D實現(xiàn)粗略的全局路徑規(guī)劃，然后利用底層的度量地圖實現(xiàn)精確的定位并優(yōu)化生成的路徑
拓?fù)鋱D不必精確表示不同節(jié)點間的地理位置關(guān)系,當(dāng)機器人離開一個節(jié)點時，機器人只需知道它正在哪一條邊上行走也就夠了,通常應(yīng)用里程計就可實現(xiàn)機器人的定位
對移動機器人來說，可以度量機器人到墻或門的距離等。因此，度量地圖應(yīng)用于需要準(zhǔn)確度量信息的場合，如準(zhǔn)確的自定位和優(yōu)化 的路徑規(guī)劃,分成兩種：柵格地圖和幾何地圖
一個模型可以是對現(xiàn)實當(dāng)中某個系統(tǒng)的想象表示，所以建模的過程始終都與形式有關(guān)系;對模型與模型之間的關(guān)系和相互影響進(jìn)行全面的統(tǒng)籌和分析，選擇出那些最 為適合的要素
機器人的控制主要包括操作器控制、行走控制和多機器人系統(tǒng)控制等方面; 多關(guān)節(jié)操作器控制包括運動學(xué)與動力學(xué)控制、力及柔順控制、遙控機械手的主從控制等
