机器人yoyo操作是一种具有挑战性的、开环不稳定的游戏，它需要灵敏的动态操作以保持稳定。yoyo操作代表了一类非线性系统周期性运动的动态控制问题，常规的开环和闭环控制理论都无法直接运用。现有的动态操作设计方法都是专门针对个别特殊任务而提出的，尚未形成一种能够同时解决以下两个关键问题的完整统一的设计、分析方法，这两个关键问题是：1)如何使反馈控制能够兼容运动协调和平衡补偿两种功能；2)如何达到快速实时地求解操作器参考运动轨迹。因而需要有新的设计和分析方法来进行指导。　　 本课题以yoyo问题为例，从动态操作的角度切入，对这一类非抓取型不稳定周期性运动的动态控制问题进行研究。研究非抓取型的动态操作、开发先进的动态操作控制软件，可以在不增加机器人硬件机构复杂性的前提下，进一步提高机器人的智能性和技巧性，拓宽其应用范围。　　 本文的主要研究内容包括以下几个方面：　　 1)数字图像采集与处理算法　　 利用VFW(Video for Windows)技术进行视频数据的实时采集，然后利用图像处理库IPL(Intel Image Processing Library)进行数字图像的实时处理。通过获得图像的原点矩来计算yoyo的中心点坐标值，然后通过坐标变换计算出yoyo的实际中心点坐标。另外还通过计算yoyo运动曲线的斜率来检测其峰值点，从而实现了每次实验结束时可以即刻自动计算并显示出yoyo的运行次数。　　 2)yoyo数学模型　　 yoyo运动的能量损失主要是由yoyo到达底端时与细绳末端发生的一系列碰撞和冲击所引起的，而并非主要由摩擦引起。通过使用一个当量回归效用来捕获底端的动力学，从而将两自由度模型简化为单自由度模型，大大方便了对yoyo运动的分析与控制。　　 3)开关控制算法　　 提出了一种根据yoyo状态决定机器人动作时间的开关控制策略，并分析了和原连续系统相关的离散返回映射(即庞加莱映射)及其不动点的稳定性。理论分析表明，只要保证加速度大小的控制参数维持在一定水平之上，就可以保证其不动点的稳定性。用一台韩国Robostar直角坐标机器人实现了yoyo操作实时控制系统，成功地验证了所提出控制算法的稳定性、以及关于返回映射不动点的理论分析结果。　　 4)yoyo运动最优控制的解析解　　 基于非线性最优控制理论提出了一种通用的生成yoyo操作参考轨迹的方法。对yoyo操作进行了数学表达和约束描述。把yoyo达到底端时机器臂的高度作为虚拟控制量。通过调整该虚拟控制量，yoyo的初始幅值就可以被映射到期望的最终幅值。这保证了机器人机器臂的运动不会超出其行程范围。机器人的参考运动轨迹是通过优化某一性能指数而得到的，这与传统的控制方法有着本质区别，在传统方法中参考轨迹都是凭经验强加给机器人的。另外还分别给出了PI控制和最小拍控制策略下的yoyo运动仿真轨迹。　　 5)基于B样条函数的实时最优轨迹的数值解法　　 提出了一种全新的基于非线性最优控制外加返回映射参数化的方法，来规划这一类运动控制问题的思想。该方法完全不同于以往的基于经验的操作轨迹有限参数化的设计方法，而是采用了对象状态有限参数化的思想，同时通过全新的算法(非线性最优轨迹规划NOTP算法)外加一定的软件技术(包括混合编程及多线程编程技术)，巧妙地实现了这一类优化问题的高速实时求解。通过对优化问题的求解，可以同时得到操作器的参考运动轨迹和返回映射的数值解。对于yoyo运动的计算机仿真结果表明，每一个循环的计算时间可以控制在10毫秒左右。与其它延时相比，如图像处理42-82毫秒、机器人执行约60毫秒，这个结果是比较理想的。此外，仿真结果表明数值法与解析法的单循环仿真轨迹完全一样，这也有力地相互验证了两种方法的正确性。与现有的针对此类问题的方法相比，由于所提出的方法不依赖于对象模型的特殊性，所以该方法更具有普遍的适用性，可以方便地推广运用到其它类似的系统。