Impedance and admittance control in robot force control method

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阻抗控制是一种常用的机器人控制方法，旨在实现机器人与外部力的互动，使机器人能够调整其运动以适应外部力的变化。这种控制方法通常用于力控制和物理人机交互中，其核心思想是模拟机器人的关节或末端工具的柔软性，以实现与外部环境或物体的适应性互动。

阻抗控制是一种控制方法，旨在调节机器人的运动和外部力之间的动态关系。它的核心思想是模拟机器人的柔软性（或刚性），使其能够适应不同的外部力，并在与外部环境或物体的互动中表现出合适的响应。

在阻抗控制中，机器人被建模为一个虚拟的二阶系统，包括虚拟的质量、阻尼和刚度。这个虚拟的二阶系统用于描述机器人对外部力和扭矩的响应方式。阻抗控制允许调整这些虚拟参数，以实现所需的力控制和物理人机互动。

虚拟的质量（Inertia）：定义了机器人对外部力的惯性响应。高虚拟质量表示机器人的运动惯性大，对外部力的响应相对较小。
虚拟的阻尼（Damping）：定义了机器人对外部力的能量耗散方式。高虚拟阻尼表示机器人对外部力的响应会减小振动和能量传递。
虚拟的刚度（Stiffness）：定义了机器人对外部力的刚性响应。高虚拟刚度表示机器人对外部力的响应较为刚硬。

阻抗控制的目标是使机器人的运动和外部力之间的关系适应不同的任务需求和外部环境。这种控制方法常用于协作机器人、外科手术机器人、物理治疗机器人等领域，以实现自然、安全和高效的力控制和物理人机互动。

阻抗控制是一种有力的机器人控制策略，但也存在一些问题和挑战，包括：

传感器噪声和不确定性：阻抗控制通常依赖于传感器数据来感知外部力、位置和速度。传感器噪声和不确定性可能导致控制性能下降，特别是在需要高精度控制的任务中。
参数调整困难：确定适当的阻抗参数（如刚度和阻尼）通常需要实验和调试，这可能是一项复杂的任务。参数的不恰当设置可能导致机器人表现不稳定或无法适应特定任务。
非线性系统：机器人和外部环境之间的相互作用通常是非线性的，这增加了控制的复杂性。非线性效应可能导致控制性能的下降，并需要更复杂的控制策略。
延迟：控制系统中的传感器延迟和通信延迟可能影响实时性和响应性。在需要高度精确控制的应用中，延迟可能会导致控制性能下降。
模型不确定性：在一些应用中，机器人和环境的物理模型可能存在不确定性，如摩擦、质量分布等。这些不确定性会影响控制性能和精度。
动态环境：在动态环境中，外部力和物体的运动可能不断变化，这增加了控制的复杂性。机器人需要适应这种动态性，以保持稳定的性能。

基于阻抗控制的物理人机交互控制研究内容可以概括为以下几个关键方面：

阻抗模型与参数调整：研究人员通常关注如何建立适合特定应用的阻抗模型，包括虚拟的质量、阻尼和刚度参数。这涉及到如何根据任务需求调整这些参数，以实现合适的力学行为。
实时力/位置反馈：阻抗控制需要实时的传感器反馈，以调整机器人的运动和力互动。研究内容包括传感器选择、数据采集和处理方法，以确保合适的控制反馈。
自适应控制策略：如何使机器人能够自适应不同的任务和环境，自动调整阻抗参数是研究的一个重要方面。这可以包括机器学习和自适应控制策略的研究。
物理人机互动策略：研究如何使机器人与人类用户互动时表现出合适的力学行为，以保证安全性和适应性。这包括协作机器人、外科手术机器人和康复机器人等应用。
碰撞检测和避免：如何实现机器人在与外部物体或人接触时的碰撞检测和避免是一个关键的研究领域。这可以包括力传感器和视觉系统的整合，以实现安全的互动。
虚拟现实和远程操作：阻抗控制用于虚拟现实环境和远程操作时，需要研究交互式界面和远程操纵方法，以实现高度逼真的互动体验。
临床和医疗应用：在医疗和康复领域，阻抗控制用于设计外科手术机器人、康复机器人和物理治疗设备。研究内容包括如何实现高精度的手术操作和康复治疗。
智能传感技术：研究如何整合先进的传感技术，如力觉传感器、视觉传感器和深度学习技术，以提高物理人机互动的智能性和逼真性。

在实际的物理人机交互控制中，选择刚性建模还是柔性建模取决于互动情境和应用需求。刚性建模通常更简单，适用于许多基本的互动任务，而柔性建模则更适合需要更准确地考虑弹性效应的情境。通常，刚性建模用于初步控制和快速反应，而柔性建模用于更复杂的互动，如外科手术或与柔性物体的互动。

刚性建模：在刚性建模中，机械臂和外部环境被视为刚体，忽略了其变形或弹性。这种建模方法通常用于描述在较短时间尺度内进行的互动，其中机械臂和外部物体的形状和弹性变化不明显。刚性建模可以通过牛顿力学原理来实现，计算力和扭矩的平衡关系。
柔性建模：柔性建模考虑了机械臂和外部环境的弹性和变形。这种建模方法更适用于描述在较长时间尺度内进行的互动，其中机械臂或外部物体可能发生变形或挠曲。柔性建模通常需要考虑材料的弹性性质，可以使用弹簧-阻尼模型、有限元分析或生物力学模型等来实现。

导纳控制是一种人机协同控制策略，其中人类操作者控制机器人的运动，机器人随着人的动作和力量引导下执行任务。这种控制策略通常与力控机械臂和协作机器人有关，以实现高度互动性的任务，如装配、外科手术或康复。

导纳控制的核心思想是机器人能够根据人的运动和力反馈来调整自身的动作，以实现合作和互动。它包括以下关键特点：

力反馈：机器人配备力传感器，能够感知外部施加在机器人末端的力和压力。这些力反馈信号用于调整机器人的运动，使其与操作者或环境之间的互动更为灵活和安全。
位置跟随：导纳控制通常涉及到机器人紧随操作者的运动，从而模拟牵引或拖动的效果。机器人会根据操作者的运动轨迹和力的引导来移动。
人机协同：导纳控制强调人与机器人之间的协同工作。人的意图和力量成为机器人行为的重要驱动因素，而机器人响应这些信号以实现合适的互动。
高度互动性：这种控制方式适用于需要高度互动性和灵活性的任务，如外科手术中的机器人辅助操作或在制造中的协作装配。

导纳控制是一个复杂的控制策略，涉及多个科学问题，其中一些关键问题包括：

稳定性和性能分析：导纳控制系统的稳定性是一个重要的科学问题。如何确保在互动中保持系统的稳定性，以避免不稳定振动或不受控制的行为，是一个重要的研究问题。此外，如何优化导纳控制的性能，以实现更高的精度、响应时间和适应性，也是一个挑战。
力传感器和力反馈精度：导纳控制依赖于力传感器来感知外部力和力矩。如何提高力传感器的精度、准确性和可靠性，以获得准确的力反馈，是一个科学问题。这包括传感器校准、噪声抑制和力传感器的适应性。
人机交互建模：在导纳控制中，需要准确建模人与机器人之间的互动动态。这包括人体力学、生物力学和运动学等方面的建模。如何更好地理解和建模这些动态是一个科学问题。
控制参数调整：导纳控制涉及许多控制参数，如刚度、阻尼和控制增益。如何自适应地调整这些参数以适应不同的任务和互动情境，是一个挑战。
安全性和碰撞检测：在导纳控制中，需要考虑机器人与外部环境的碰撞安全性。如何开发高效的碰撞检测和避免策略，以确保安全互动，是一个科学问题。
实时性和延迟问题：导纳控制需要实时响应操作者的动作和力反馈。如何处理控制系统的延迟问题，以确保及时的响应，是一个挑战。

研究机器人与刚性环境碰撞的意义在于提高机器人的安全性、稳定性和性能，同时保护机器人和环境免受损害。这项研究有以下重要意义：

安全性提升：机器人在执行任务时可能会不可避免地与刚性环境发生碰撞，如墙壁、障碍物或其他机械结构。研究机器人与刚性环境的碰撞有助于开发碰撞安全策略，减小碰撞带来的风险，保护操作者和周围的设备。
稳定性改进：在碰撞发生时，机器人需要快速响应以保持稳定。研究机器人如何在碰撞情况下保持稳定性可以提高机器人的性能，使其在复杂环境中更加可靠。
任务执行的鲁棒性：许多任务中，机器人需要与刚性环境互动，如装配、搬运等。研究机器人与刚性环境的碰撞使机器人能够更好地适应不同的任务需求，提高任务执行的鲁棒性。
损伤预防：机器人碰撞刚性环境时，不仅可能对机器人自身造成损伤，还可能对周围的环境和设备造成损坏。研究如何降低碰撞造成的损害有助于延长机器人和设备的寿命。