机器人控制系统是实现机器人运动控制的核心部分，主要包括以下几个基本环节：
1. 感知环节：这是机器人控制系统的第一道关卡，主要负责获取外界环境的信息。通过各种传感器（如视觉传感器、触觉传感器、声音传感器等），机器人能够感知到周围环境的变化，如物体的位置、形状、颜色、大小、速度等信息，为接下来的决策和执行提供依据。
2. 处理环节：在感知环节获取到的信息，需要经过一系列的处理才能转化为机器人的控制指令。这一环节主要包括数据预处理、特征提取、决策制定等过程。例如，视觉传感器获取到的图像信息需要进行边缘检测、颜色识别等处理，以便机器人能够准确地识别出目标物体；触觉传感器获取到的触感信息需要进行滤波、放大等处理，以便机器人能够准确地感知到物体的表面纹理、硬度等信息。
3. 决策环节：根据感知环节得到的信息和处理环节生成的控制指令，机器人需要做出相应的决策。这一环节主要包括路径规划、任务分配、优先级判断等过程。例如，当机器人遇到障碍物时，需要判断是否可以通过转弯绕过障碍物，或者是否需要改变路径继续前进；当多个任务同时发生时，需要判断哪个任务的优先级更高，以便优先完成。
4. 执行环节：在决策环节确定好动作后，机器人需要将这个动作转化为实际的运动。这一环节主要包括关节驱动、力矩计算、运动规划等过程。例如，当机器人需要移动到指定位置时，需要通过关节驱动使机器人移动到指定位置；当机器人需要抓取一个物体时，需要通过力矩计算计算出合适的力度和方向，以便顺利地抓取物体。
5. 反馈环节：在执行环节完成后，机器人还需要对执行结果进行反馈。这一环节主要包括运动测量、性能评估、故障诊断等过程。例如，当机器人完成任务后，需要通过运动测量技术测量出机器人的实际运动情况，以便与预期的运动进行比较，找出差距并进行修正；当机器人出现故障时，需要通过故障诊断技术找出故障原因，以便及时修复。
6. 人机交互环节：为了方便用户操作，机器人控制系统还需要提供友好的人机交互界面。这一环节主要包括语音识别、手势识别、触摸屏等技术。例如，通过语音识别技术，用户可以向机器人发出指令；通过手势识别技术，用户可以与机器人进行更自然的交流；通过触摸屏技术，用户可以更方便地查看机器人的状态和任务进度。
