机器人位置伺服控制器是机器人控制系统的重要组成部分，对工业机器人操作手的控制精度、稳定性和实时性起着至关重要的作用。随着工业机器人应用范围的扩大，机器人的复杂程度和智能程度也越来越高。为了使机器人能够适应各种复杂的应用环境，需要研制性能更加完善的机器人位置伺服控制器。 本文首先研究了机器人位置伺服控制器的各种传统实现模式，并对各种模式的优缺点进行了详细的比较分析，在此基础上提出了基于SOPC(片上可编程系统)的机器人位置伺服控制器的整体实现方案。 SOPC 是Altera 公司提出的一种灵活、高效的SOC(片上系统)解决方案。它将处理器、存储器、外围硬件设备等系统设计需要的功能模块集成到一个FPGA器件上，构建成一个高效的可编程片上系统。本文在Altera FPGA 及内含的一个Nios II 嵌入式软核处理器的机器人控制器硬件平台上研制了工业机器人操作手各关节的位置伺服控制器。根据模块化的设计思想，作者将位置伺服控制器的各个电路模块在FPGA 芯片内以硬件方式实现，形成Nios II 可以灵活调用的IP核，替代了传统的单片机或DSP。该控制器以Nios II 软核处理器作为上位机，经过轨迹规划输出各关节的位移作为位置伺服控制器IP 核的给定输入，然后由各关节的位置伺服控制器实现各关节的运动控制。 为了提高位置伺服控制器的各项性能指标，作者对其核心部分——调节器在FPGA 中的实现方式进行了较深入的研究。首先利用Quartus II 与Matlab/DSPBuilder 相结合的现代DSP 技术设计实现了硬件形式的PID 数字调节器，然后采用硬件描述语言Verilog HDL 设计实现了浮点型PID 数字调节器，并对这两种实现方式进行了比较分析。 为了克服传统PID 调节器的局限性，使之能对一些复杂的过程和参数慢时变系统进行有效控制，作者将传统PID 控制器与传统神经元网络相结合，用硬件方式初步实现了PID 神经元网络控制器，利用Modelsim 开发软件进行了分析测试，并对PID 神经元网络硬件在相关应用领域中的实用化策略进行了探讨，对今后研究高性能的机器人位置伺服控制器具有重要的参考价值。