工业机器人的控制方式目前市场上使用最多的机器人当属工业机器人，也是最成熟完善的一种机器人，而工业机器人能得到广泛应用，得益于它拥有有多种控制方式，按作业任务的不同，可主要分为点位控制方式、连续轨迹控制方式、力（力矩）控制方式和智能控制方式四种控制方式，下边详细说明这几种控制方式的功能要点。

点位控制方式（PTP）

   这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在控制时，只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。

   这种控制方式只对工业机器人末端执行器在作业空间中某些规定的离散点上的位姿进行控制。在控制时，只要求工业机器人能够快速、准确地在相邻各点之间运动，对达到目标点的运动轨迹则不作任何规定。

连续轨迹控制方式（CP）

   这种控制方式是对工业机器人末端执行器在作业空间中的位姿进行连续的控制，要求其严格按照预定的轨迹和速度在一定的精度范围内运动，而且速度可控，轨迹光滑，运动平稳，以完成作业任务。

力（力矩）控制方式

   在进行装配、抓放物体等工作时，除了要求准确定位之外，还要求所使用的力或力矩必须合适，这时必须要使用（力矩）伺服方式。这种控制方式的原理与位置伺服控制原理基本相同，只不过输入量和反馈量不是位置信号，而是力（力矩）信号，所以该系统中必须有力（力矩）传感器。有时也利用接近、滑动等传感功能进行自适应式控制

智能控制方式

   机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。

   智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络、基因算法、遗传算法、专家系统等人工智能的迅速发展。也许这种控制方式模式，工业机器人才真正有点“人工智能”的落地味道，不过也是最难控制得好的，除了算法外，也严重依赖于元件的精度。

高可靠的3D视觉认知系统

   精准是机器人技术中许多问题的关键，从物体检测和跟踪到获得点云数据，模糊的图像实际上是在高度混乱和恶劣的生产场景中获得良好精度的核心挑战，例如在烟尘和酷热的随意放置的流水线上。这就是为什么基于DaoAI神经网络的微链WeRobotics机器人视觉是一个有用的工具，因为它允许算法从每个细节中获取更多关键信息并学习推理。

   DaoAI创造了一种基于深度学习的DaoAI稀疏聚合神经网络算法，实现了基于机器自主学习（AutoML）的物体自动识别技术系统，该技术使用庞大的通用数据集叠加特定的应用数据集，使得超过1000层的大型神经网络推理算法能够成功应用于数据量有限的实际应用项目。对于新产品的识别训练，仅仅需要一张照片，搭配DaoAI的机器人控制系统就可以实现自动的机器学习，对于物体进行高可靠的识别。微链科技将该技术已经成功应用于了工业自动化领域，搭配其领先的3D处理算法，能够精准的对于各种形状、大小的物体实现极其精准的定位。

高精度是3D视觉认知系统的关键

   微链机器人不仅可以识别X\Y\Z 三维的位置变化，更可以知道物 体旋转、左右、翻转的变化。

定位精度0.02mm，识别速度0.1s

• 高可靠、高精度、高速度、高投资回报

• 免编程、免维护、免费升级

• 2D|2.5D|3D

• 支持工业相机、结构光相机、激光相机

• 开放API,很容易和机器人和其他自动化设备集成

• 特别擅长识别异形物

   从控制本质来看，目前工业机器人，大多数情况下还是处于比较底层的空间定位控制阶段，没有太多智能含量，可以说只是一个相对灵活的机械臂，离“人”还有很长一段距离的。