工業機器人的控制的難點與重點是什麼？
總趨勢是系統越來越複雜，技術挑戰越來越大。早期就是遙操作，不需要運動規劃，在關節空間做伺服控制就夠了；現在大部分應用（如噴塗、焊接）是在結構化環境中做程序性動作，示教也好、軌跡規劃也好，都很成熟，控制精度要求不高；有些複雜應用要使用多種感測器和複雜的規劃和控制策略，如一些精巧操作需要更複雜的規劃和控制策略，跟環境接觸的場合要求「柔順控制」和「力控制」，這些都是依賴於具體應用的；還有一些新的結構，如靈巧手、運動底座臂、雙臂協調操作、高冗餘度臂、柔性臂、空間漂浮臂、欠驅動臂等，在建模和控制、操作規劃、感測器融合、故障診斷及容錯、甚至智能化方面都各有其難度。總之，未來robot相關的技術刊物不會缺少文章，會不斷有新問題出現，另外，由於大公司的重金投入，機器人產業（包括工業機器人）恐怕還會熱一陣子。
為什麼總是這麼大的問題呢？好難回答，寫一本書來回答這個應該都不算多吧。其實基本每本教材都在回答這個問題的：
第一章：工業機器人發展的歷史與現狀
第二章：工業機器人運動學與軌跡規劃第三章：工業機器人的動力學第四章：工業機器人的關節控制第五章：工業機器人的力控制
第六章：工業機器人的視覺伺服控制..........下面來正式的回答問題：
下圖是多年前在某廠標定一個四米多高的Fanuc機器人臂，用如大型的零件的噴漆。
關於這些應用的詳細統計數據，參見Siciliano的機器人教材的第一章就可以了。
OK， 說了主要的應用，還沒有說缺點，說了缺點其實也就是說了重點和難點。
1：目前的軌跡規劃基本是離線規劃，不夠flexible。基本上是針對一個零件的焊接或者噴漆，就要去做一個軌跡規劃，這個在工業上是很不划算的，特別是對一些不是那麼批量生產的東西。目前主要的方法就是示教編程，或者更動聽點的名字learning from demonstration (or imitation learning)。示教編程的缺點就是得一個個的教，沒有很好的辦法去應用到其他的類似的場景。
2：圖中紅色的兩個框框： 一個是擾動，一個是感測器，先說擾動。目前的工業機器人都是在相對結構化的場景中工作，擾動基本可以控制。但是如果希望機器人和人一樣，比如機器人和人一起工作，就需要機器人有足夠的安全性。主要就是在外界有限的擾動下，做出的反應要符合人的預期。這基本也是目前機器人研究中很大的一個方面，怎麼去解決機器人和人的交互。具體到控制上，就是怎麼去設計一個控制器，比如impedance control，從而保證機器人有足夠的柔順性。
3：能夠做出什麼樣的控制器，很大程度上取決於有什麼樣的硬體條件。各項硬體中，驅動和感測更是重中之重。驅動器，包括減速器，了解有限，沒有辦法在這裡回答。感測器，目前研究中用得較多的力感測器，視覺，觸覺，基本上都沒有在工業上大量應用，一個是價格貴了，另一個就是還沒有大面積的這方面的需求。但是在學術圈中，這幾類感測器是大面積的使用的，慢慢的也在向工業界應用。
4：說了這麼多，難點還是機器人不夠flexible。前段時間很火的baxter robot，基本上是奔著這個目標去的，可惜沒有推廣開來。現在google開始往裡面砸錢了，很多人相信google會有突破。有興趣的趕緊在國內開公司做機器人，然後坐等google收購你吧。
不善於寫這類的答案，有點發散了。這個要看你機器人的定位，定位不同控制的關注點和難點也不一樣。如果按照傳統的工業機器人定義（ABBKUKA...）,控制的難點是機器人的柔順性、速度和精度。解決此問題：1.設計一個剛性足夠大的本體；2.設計一套有前瞻的規劃演算法；問題基本解決；如果按照類似人機協作機器人（UR、KUKA..）,控制的難點是多感測器融合、深度學習。解決此問題：1.有一個很好的控制架構，支持力量感測、視覺感測、力量拖動等等演算法；2.有一個絕對精度高的機械本體；
主要是控制機器人的速度和運動精度如何選擇性價比最高的工業機器人？ - 工業機器人
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