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3.2机器人的组成
机器人是一个机电一体化设备，从控制观点来看，机器人系统可以分为四大部分：机器人执行机构，驱动设置，控制系统，感知反馈系统等。
3.3机器人视觉系统
机器人视觉系统的硬件：
1. 景物和距离传感器：常用的摄像机，CCD图像传感器，超声波传感器和结构光设备等
2. 视频信号数字化设备：其任务是把摄像机或CCD输出的信号转换成方便计算和分心的数字信号。
3. 视频信号快速处理器，视频信号实时，快速，并行算法的硬件实现设备：如DSP系统。
4. 计算机及其外设：根据系统的需要可以选择不同的计算机及其外设来满足机器人视觉信息处理及机器人控制的需要。
5. 机器人或机械手及其控制器。
3.4机器人控制系统
机器人的控制系统是机器人的执行机构，对系统平稳运行起着重要作用，有时也可以作为一个简单的控制器。目前，运动控制系统或电机控制系统的实现方法主要有一下几种：
1. 以模拟电路硬接线方式建立的运动控制系统。早期的运动控制系统一般是采用运算放大器等分立元件以硬接线方式组成的模拟控制系统，其优点在于可实现系统的实时控制，由于模拟信号处理可以实现无限的采样频率，因此控制的精度较高。
2. 利用专用芯片实现的运动控制。为简化电机模拟控制系统电路，同事保持系统的快速响应能力，一些公司推出了专用响应芯片，如IT公司的UCC3626，UCC2626,等。利用专用电机芯片构成的运动控制系统保持了模拟系统和以微控制器为核心的运动控制系统两种实现方式的长处，具有速度快，系统化集成度高，使用元器件少，可靠性好等优点。同时，专用控制芯片的价格便宜，进一步降低了系统成本，因此这种实现方式广泛应用于精度较低的低成本要求的场合。现在这种方式的运动控制被应用在大多数场合，尤其是中小功率驱动的环境。
3. 在通用计算机上用软件实现运动控制策略。在通用计算机上，利用高级语言编写相关的控制软件，配合驱动电路板，信号交换接口，就可以构成一个运动控制系统。这种实现方法利用计算机的高速度，强大的运算能力和方便的变成环境，可以实现高性能，高精度，复杂的控制算法。但是，通用计算机缺点在于系统体积大，难以应用于工业现场，而且难以实现实时性要求较高的信号处理算法。一般来说，这种系统实现方法可用于控制软件的仿真研究或用作上位机，于下位机的实时系统一起构成两级或多级多级运动控制系统。
4. 以微控制器为核心的运动控制系统：利用微控制器所构成的系统的绝大多数控制逻辑由软件实现，电路简单。微控制器具有更强大的逻辑功能，运算速度快，精度高，具有大容量的存储器，因此有能力实现较为复杂的算法。微控制器的控制方式主要由软件实现，因此修改控制规律时，仅需对软件进行修改，无零点漂移，控制精度高。微控制器一般采用Von-Neumann总线结构，处理速度和能力有限，软件编程难度较大，且一般芯片集成度较低，不具备控制系统的专用外设。对于一般运动控制，可以考虑采用以微控制器加专用电机芯片的方法来实现，既能简化系统硬件设计，软件算法也不至于太繁琐，应用场合广泛。
5. 以可编程逻辑器件为核心的运动控制系统：近些年FPGA/CPLD等可编程器件的高速发展，可以利用他们实现运动控制算法，实现运动控制系统。这种系统优点主要有：系统的主要功能在单片FPGA/CPLD中实现，集成度高；具有良好的扩展性和可文护性，系统升级易实现；系统以硬件实现，响应速度快，可实现并行处理；通用性强。然而这种系统实现方法的成本较高，控制算法越复杂，对可编程逻辑器件的集成度要求越高，芯片价格越昂贵。在普通应用场合，可以采用专用控制芯片，微控制器，可编程逻辑器件等实现运动控制系统。在一些大型系统中，可考虑采用通用计算机，工业计算机来构成运动控制系统，多种实现搭配的使用，可以达到更好的效果和性能价格比。
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