随着技术的不断创新和发展，智能机器人已经成为了现代科技领域中不可或缺的一部分。与传统机器人不同的是，智能机器人拥有自主感知、学习、决策、执行和交互的能力，这使得它们更加适应不同的任务和环境。而智能机器人的控制系统设计和实现则是智能机器人的基础。

智能机器人的控制系统主要包括三个方面：感知处理、决策规划和执行控制。其中，感知处理是智能机器人获取外界信息的基础，它能够借助各种传感器和摄像头等硬件设备获取周围的环境信息。决策规划则是智能机器人根据感知信息做出相应的决策和规划行动方案。最后，执行控制则是智能机器人根据决策规划的结果启动各种电机、执行器等机械设备，完成任务。

在感知处理方面，可以使用机器视觉技术、激光雷达等传感器实现智能机器人的 2D 或 3D 定位、障碍物检测以及目标跟踪等功能。通过感知处理的结果，智能机器人可以对周围环境做出有意义的反应，比如避开墙角，穿过狭窄的门，抓取移动的物体等。

决策规划方面，可以使用人工智能、机器学习等技术来实现。通过学习，智能机器人可以逐步掌握各种任务的操作方法和最优路径，自我优化和适应不同的环境。同时，智能机器人可以通过与人类进行交互学习，建立起人机协作的智能机器人控制系统。

在执行控制方面，可以借助各种控制模块和动态规划算法来实现。比如，使用PID控制器来控制机器人的转向和速度，而运动规划则可以使用RRT(Rapidly-exploring Random Trees)Algorithm算法，来计算机器人与目标之间的最优路径等。

总之，智能机器人控制系统设计和实现是将各种队技术进行有机融合的过程。其发展将推动机器人技术的升级和应用的拓展，为人类创造出更多的便利和帮助。