机器人软体致动器中的控制挑战

21/25机器人软体致动器中的控制挑战第一部分机械性质非线性带来的控制挑战 2第二部分复杂材料的本构模型的建模和识别 4第三部分环境扰动对致动器性能的影响 6第四部分反馈控制中的传感器选择和融合 10第五部分运动规划与协调控制的算法设计 12第六部分机器学习辅助的控制优化 15第七部分人机交互中的控制策略适配 18第八部分安全性和鲁棒性考虑 21

第一部分机械性质非线性带来的控制挑战关键词关键要点非线性弹性带来的控制挑战

1.不同材料的非线性弹性行为会影响致动器的力-位移关系，导致传统的线性控制方法难以满足精度要求。

2.材料的非线性会导致迟滞效应，使致动器的响应时间变慢并影响位置跟踪的准确性。

3.这种非线性会随着材料老化和环境温度的变化而发生改变，需要实时监测和补偿策略以保持控制性能。

黏滞和滞后带来的控制挑战

机械性质非线性带来的控制挑战

机器人软体致动器在机械性质上表现出明显的非线性，这给控制带来诸多挑战：

1.材料非线性：

*软体材料的应力-应变关系通常是非线性的，导致输出力与输入信号之间的关系无法线性化。

*在大变形条件下，材料的杨氏模量会降低，导致致动器的刚度发生变化。

2.几何非线性：

*软体致动器在变形过程中会产生复杂的几何变化，导致其运动方程难以建立和求解。

*随着致动器的伸展或弯曲，其长度、截面积和惯性矩都会发生变化。

3.摩擦和粘滞性：

*软体致动器内部存在大量的摩擦和粘滞性力，这些力会随着变形而变化。

*这些力增加了致动器的阻尼，降低了其响应速度和控制精度。

4.自重和重力补偿：

*软体致动器的自重和重力会对运动产生影响，尤其是在大尺寸或悬挂式应用中。

*控制系统需要补偿这些影响，以确保致动器能够准确地执行预期任务。

5.滞后和蠕变：

*软体材料在卸荷后会表现出滞后和蠕变现象，导致致动器的输出力在一段时间内不能立即回到初始值。

*这些特性会降低致动器的重复性和精度。

控制挑战：

这些机械性质的非线性给软体致动器控制带来了以下挑战：

*模型不确定性：由于非线性效应，建立准确的致动器模型非常困难。

*参数识别：非线性参数随着变形而变化，这使得参数识别变得困难。

*非线性控制器设计：需要设计考虑非线性特性的控制器，例如反馈线性化、自适应控制和滑模控制。

*实时补偿：控制系统需要实时补偿摩擦、粘滞性和重力等外部干扰。

*鲁棒性：控制器需要具有鲁棒性，能够在材料和几何非线性存在不确定性的情况下保持稳定性和性能。

应对策略：

研究者们已经提出了各种策略来应对软体致动器控制中的非线性挑战，包括：

*使用非线性模型和算法来表征和补偿非线性效应。

*开发自适应控制方法来在线调整控制器参数。

*利用反馈来抑制非线性扰动。

*设计鲁棒控制器来处理模型不确定性和干扰。

这些策略的有效性取决于具体应用和致动器特性。通过结合这些策略，研究者们正在取得进展，解决软体致动器控制中的非线性挑战，并提高它们的性能和鲁棒性。第二部分复杂材料的本构模型的建模和识别关键词关键要点主题名称：复杂材料的本构模型的建模

1.开发非线性弹性模型来表征软体致动器的复杂材料特性，例如超弹性和粘弹性。

2.利用有限元方法或其他数值技术将模型整合到软体致动器的仿真中。

3.通过实验表征和参数识别技术验证和调整模型的准确性。

主题名称：复杂材料的本构模型的识别

复杂材料的本构模型的建模和识别

引言

机器人软体致动器广泛应用于各种领域，如医疗、可穿戴设备和机器人技术。这些致动器的性能很大程度上取决于其所用软体的本构行为，该行为由材料的本构模型描述。

本构模型的分类

软体材料的本构模型可分为两类：

*经验模型：基于实验数据拟合的模型，例如Ogden模型和Mooney-Rivlin模型。

*物理模型：基于材料的物理特性建立的模型，例如线性弹性模型和粘弹性模型。

经验模型

Ogden模型：最常用的经验模型之一，它是一个多项式模型，可以表征材料的非线性应变硬化行为。

Mooney-Rivlin模型：也是一种多项式模型，但它只包含奇次项，因此它只适用于不可压缩材料。

物理模型

线性弹性模型：假定材料在应变范围内表现出线性应力-应变关系。这种模型适用于应变较小的软体材料。

粘弹性模型：考虑材料在应力和应变之间的滞后效应。这种模型适用于具有粘性成分的软体材料。

模型参数的识别

确定本构模型的参数对于准确预测材料行为至关重要。可以通过以下方法识别这些参数：

*拉伸试验：对材料样品施加受控的拉伸应变，并测量相应的应力。从实验数据中提取模型参数。

*剪切试验：对材料样品施加剪切应变，并测量相应的剪切应力。

*压缩试验：对材料样品施加受控的压缩应变，并测量相应的应力。

先进建模技术

除了传统方法外，还开发了先进的建模技术来表征复杂材料的本构行为：

*有限元建模：使用数值方法求解材料的非线性本构方程。

*机器学习：利用机器学习算法从实验数据中识别本构模型的参数。

*逆向力学：利用外部力测量来确定材料的内力分布，从而推导出本构模型参数。

挑战

构建和识别复杂材料的本构模型面临以下挑战：

*非线性行为：软体材料通常表现出非线性应变硬化和粘弹性行为，这使得模型复杂化。

*各向异性：有些软体材料具有方向依赖性，这导致模型需要根据材料的取向进行调整。

*参数不确定性：从实验数据中确定的模型参数可能存在不确定性，这会影响模型的预测精度。

结论

复杂材料的本构模型的建模和识别对于设计和优化机器人软体致动器至关重要。通过结合传统方法和先进技术，研究人员可以开发更准确地表征软体材料行为的模型。这些模型将有助于提高软体致动器的性能和可控性，从而扩大其在各种应用中的潜力。第三部分环境扰动对致动器性能的影响关键词关键要点外界扰动对致动器的影响

1.环境扰动，如温度变化、湿度变化和机械负载扰动，会影响软体致动器的性能。这些扰动可以改变致动器的力学和电学特性，从而影响其刚度、阻尼和响应时间。

2.温度变化可以通过改变材料的模量和粘弹性对软体致动器产生显著影响。温度升高会降低模量，从而导致刚度降低和响应时间增加。

3.湿度变化也会对某些类型的软体致动器产生影响，例如湿度敏感的聚合物。水分吸收会改变材料的电容率和尺寸，从而影响致动器的力学性能。

建模和预测环境扰动

1.为了减轻环境扰动的影响，可以开发准确的模型来预测扰动的影响。这些模型可以基于物理原理或基于数据驱动的机器学习方法。

2.物理模型可以提供对环境扰动影响的深入理解，但它们通常需要详细的材料参数和复杂的计算。

3.数据驱动的模型可以从实验数据中学习环境扰动的影响，从而实现快速的预测和适应。

扰动补偿技术

1.开发扰动补偿技术可以减轻环境扰动对软体致动器的影响。这些技术包括反馈控制、前馈控制和鲁棒控制。

2.反馈控制可以基于传感器的测量数据调整致动器的输入，以补偿环境扰动的影响。

3.前馈控制可以使用环境扰动的预测模型来提前调整致动器的输入，从而提高补偿的有效性。

适应性控制

1.适应性控制方法可以进一步提高软体致动器在存在环境扰动时的高性能。这些方法可以自动调整致动器的参数以适应不断变化的环境条件。

2.自适应控制算法可以基于模型自适应或模型自由自适应方法。

3.模型自适应方法需要环境扰动的模型，而模型自由自适应方法仅依赖于输入和输出数据。

基于传感器的反馈

1.使用传感器对环境扰动进行反馈可以提高扰动补偿的精度和鲁棒性。

2.传感器可以测量温度、湿度、力和其他环境变量，并提供实时数据以调整致动器的输入。

3.多传感器的融合可以进一步提高环境扰动的估计精度。环境扰动对软体致动器性能的影响

由于其固有的柔性和适应性，软体致动器容易受到环境扰动的影响。扰动会改变软体致动器的几何形状、材料特性和驱动条件，从而导致与其期望性能的偏差。

几何扰动

几何扰动，如外部载荷、接触和形变，会改变软体致动器的形状和刚度。这可能导致以下影响：

*刚度变化：载荷和形变会增加或减少致动器的刚度，从而影响其运动范围和精密度。

*运动限制：接触和障碍物会阻止致动器完全运动，从而限制其工作空间。

*传感器误差：几何变化会改变传感器的位置和方向，导致位置和力反馈误差。

材料特性扰动

材料特性扰动，如温度、湿度和老化，会改变软体致动器的弹性模量、阻尼特性和电学特性。这可能会导致：

*机械性能变化：弹性模量和阻尼的影响会改变致动器的刚度、响应速度和运动阻力。

*电学性能变化：电学特性如阻抗的改变会影响致动器的功率效率和控制精度。

*耐久性问题：老化和环境因素会加速软体材料的降解，从而影响致动器的寿命和可靠性。

驱动条件扰动

驱动条件扰动，如气压、流量和电压，会影响软体致动器的运动和力输出。这些扰动可能会导致以下问题：

*运动不稳定：气压或流量的波动会引起不稳定的运动，导致致动器难以控制其位置和速度。

*力输出变化：电压或气压的波动会改变致动器的力输出，从而影响其抓握和操纵能力。

*能量效率降低：驱动条件的扰动会增加致动器的能量消耗，降低其效率。

补偿技术

为了应对环境扰动，软体致动器控制可以采用各种补偿技术，包括：

*反馈控制：使用传感器反馈来监测扰动并调整致动器运动以抵消其影响。

*鲁棒控制：设计控制器以对扰动的影响不敏感。

*适应性控制：在线更新控制器参数以适应不断变化的环境条件。

实验研究

大量实验研究表明了环境扰动对软体致动器性能的影响。例如：

*Choi等人（2018）研究了温度变化对气动软体致动器的运动的影响。他们发现，温度升高会降低致动器的刚度和阻尼，从而导致其运动范围增加和响应速度下降。

*Wang等人（2020）调查了外部载荷对液压软体致动器的抓握能力的影响。他们发现，载荷的增加会减少致动器的抓握力，并使其更难以维持物体。

*Cao等人（2021）探索了湿度变化对介电弹性体致动器的电学性能的影响。他们发现，湿度增加会降低致动器的阻抗，从而提高其功率效率。

结论

环境扰动会对软体致动器的性能产生重大影响，包括几何形状、材料特性和驱动条件的变化。为了应对这些扰动，软体致动器控制需要采用补偿技术，如反馈控制、鲁棒控制和适应性控制。通过实验研究，已经充分了解了这些扰动的影响，为软体致动器的设计和控制中考虑环境扰动提供了指导。第四部分反馈控制中的传感器选择和融合关键词关键要点【传感器选择和融合】

1.传感器的类型和应用：选择合适的传感器至关重要，这取决于所需测量量，例如力、位置、速度或触觉。高精度传感器对于精确控制至关重要，而低成本传感器则适合于基本运动。

2.传感器的融合：融合来自多个传感器的信息可以增强感知能力和鲁棒性。例如，融合视觉传感器和触觉传感器可以提供对周边环境的更全面了解。

3.传感器校准和补偿：传感器的准确性随着时间的推移可能会漂移。因此，定期校准和补偿对于确保传感数据可靠性至关重要。

【控制算法】

反馈控制中的传感器选择和融合

传感器在软体致动器的闭环控制中至关重要，因为它们提供实际系统状态的测量值，这些测量值用于比较期望状态并生成控制信号。传感器的选择和融合策略对于实现准确、稳健的控制至关重要。

传感器类型

软体致动器反馈控制中常用的传感器类型包括：

*光学编码器：用于测量角度位移和速度。

*线位传感器：用于测量线位位移和速度。

*惯性测量单元(IMU)：用于测量加速度、角速度和磁场强度。

*力/扭矩传感器：用于测量力或扭矩。

*视觉传感器：用于测量对象的位置、形状和运动。

传感器选择标准

传感器选择应基于以下标准：

*测量范围和分辨率：传感器应能够测量预期的系统状态范围，并具有足够的精度来检测控制误差。

*响应时间：传感器应能够以足够快的速度响应系统状态的变化，以实现有效控制。

*噪声和漂移：传感器应具有低噪声和漂移特性，以防止控制系统不稳定或失灵。

*传感器融合：考虑使用多个传感器来提高传感器测量精度和稳健性。

传感器融合

传感器融合是指通过组合来自多个传感器的数据来提高测量精度和稳健性的技术。软体致动器中常见的传感器融合策略包括：

*卡尔曼滤波：一种最优滤波器，通过加权来自多个传感器的测量值来估计系统状态。

*扩展卡尔曼滤波(EKF)：卡尔曼滤波的非线性版本，适用于非线性系统。

*互补滤波：一种结合高频（低噪声）和低频（低漂移）传感器数据的滤波器。

*融合观测器：一种基于状态估计器的非线性滤波器，它融合来自多个传感器的数据，以同时估计系统状态和测量误差。

传感器的选择和融合的具体示例

下表显示了软体致动器反馈控制中不同传感器类型和融合技术的具体示例：

|传感器类型|测量范围|融合策略|

||||

|光学编码器|角度和速度|卡尔曼滤波|

|线位传感器|线位和速度|互补滤波|

|IMU|加速度、角速度、磁场强度|EKF|

|力/扭矩传感器|力或扭矩|融合观测器|

|视觉传感器|位置、形状、运动|卡尔曼滤波+视觉伺服|

通过仔细选择和融合传感器，可以显着提高软体致动器反馈控制的精度、稳健性和鲁棒性。第五部分运动规划与协调控制的算法设计运动规划和协调控制算法设计

在软体致动器中，运动规划和协调控制面临着独特的挑战，主要体现在材料特性、非线性动力学和冗余自由度等方面。为了解决这些挑战，研究人员提出了一系列算法设计方法：

优化算法

优化算法是运动规划和协调控制算法设计的常见方法，旨在寻找满足给定目标函数和约束条件的最优解。常用的优化算法包括：

*梯度下降算法：利用目标函数的梯度来迭代更新控制参数，逐步逼近最优解。

*遗传算法：模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，搜索最优解。

*粒子群优化算法：模拟粒子群体的行为，通过信息共享和协作，向最优解区域收敛。

基于模型的控制算法

基于模型的控制算法使用软体致动器的数学模型来设计控制策略。这些模型可以是物理模型（如有限元模型）或数据驱动的模型（如神经网络模型）。

*逆动力学控制：利用软体致动器的动力学模型，计算从给定末端轨迹到驱动关节扭矩的反向运动。

*模型预测控制：预测未来一段时间内的系统状态，并基于预测结果优化控制输入，实现对软体致动器的精确控制。

反馈控制算法

反馈控制算法利用传感器的实时测量值来调整控制输出，实现对软体致动器的闭环控制。常用的反馈控制算法包括：

*PID控制：使用比例、积分和微分项来调整控制输出，以维持系统在给定参考值附近。

*状态反馈控制：利用软体致动器的状态信息（如位置、速度、加速度）进行反馈控制，增强系统的鲁棒性和性能。

*自适应控制：根据系统的实际行为调整控制参数，以应对系统模型的不确定性和外部扰动。

混合算法

混合算法结合了优化算法、基于模型的控制算法和反馈控制算法的优势，以解决运动规划和协调控制的复杂挑战。例如：

*优化-反馈算法：使用优化算法离线生成近似最优解，然后使用反馈控制算法在线微调控制参数，提高系统的实时性和鲁棒性。

*模型预测控制-深度强化学习算法：使用模型预测控制算法生成可行运动轨迹，然后使用深度强化学习算法优化控制策略，实现对软体致动器的自主控制和适应性运动。

数据驱动的算法

数据驱动的算法利用实验数据和机器学习技术来设计运动规划和协调控制策略。这些算法包括：

*运动采集和再现算法：记录人类或动物的运动数据，然后使用运动规划算法生成相似的运动轨迹。

*强化学习算法：通过试错和奖励反馈，学习最佳的控制策略，无需明确的系统模型。

*神经网络算法：利用神经网络的非线性拟合能力，从数据中学习复杂的运动控制规律。

当前的研究进展

运动规划和协调控制算法的设计仍在不断发展，当前的研究进展包括：

*改进的优化算法：开发新的优化算法，提高收敛速度和鲁棒性，解决软体致动器高维和非线性问题。

*更精确的基于模型的控制算法：建立更精确的软体致动器模型，提高控制算法的性能和鲁棒性。

*更先进的混合算法：探索优化算法、基于模型的控制算法和反馈控制算法的新型组合，提高算法的效率和适应性。

*数据驱动的算法的广泛应用：将数据驱动的算法应用于更广泛的软体致动器系统，实现更复杂和智能的运动控制。

结论

运动规划和协调控制算法的设计对于软体致动器的实际应用至关重要。通过优化算法、基于模型的控制算法、反馈控制算法、混合算法和数据驱动的算法的不断发展和创新，研究人员正在解决软体致动器控制中的挑战，使其在生物医疗、机器人和可穿戴设备等领域具有广阔的应用前景。第六部分机器学习辅助的控制优化关键词关键要点主题名称：强化学习

1.通过与环境交互并获得奖励，优化软体致动器的控制策略，提高其性能和适应性。

2.利用值函数近似技术，如Q学习和策略梯度，学习最佳动作序列，从而改进软体致动器的运动控制。

3.结合传感器反馈和环境模型，使强化学习算法能够根据实时情况调整控制策略，增强软体致动器的鲁棒性。

主题名称：神经网络控制

机器人软体致动器中的机器学习辅助控制优化

软体致动器因其柔顺性、可变形性和多功能性而受到机器人的广泛关注。然而，由于其高度非线性和非规范的特性，软体致动器的控制面临着独特的挑战。机器学习(ML)方法的进步为解决这些控制挑战提供了新的途径。

机器学习辅助控制优化

机器学习辅助控制优化是一种使用机器学习算法增强机器人控制的方法。它利用数据驱动的方法学习复杂系统的行为，并据此优化控制策略。在软体致动器控制中，ML方法可用于：

1.建模和识别

机器学习算法可以用于建立软体致动器的准确模型。这些模型可用来预测致动器的行为，并设计相应的控制策略。例如，使用高斯过程回归(GPR)可以学习致动器的输入-输出关系，而神经网络可以捕获复杂的非线性动力学。

2.参数优化

ML算法可用于优化控制策略的参数。例如，强化学习(RL)方法可以探索控制空间并寻找产生最佳性能的参数集。此外，进化算法(EA)可以优化控制器的结构和超参数。

3.自适应控制

ML算法还可用于实现自适应控制，可根据软体致动器的实时性能调整控制策略。例如，在线学习算法可以更新模型并相应地调整控制参数。

应用示例

ML辅助控制优化已在各种软体致动器应用中得到成功应用，包括：

1.软体抓取

ML方法可用于优化软体手指的抓取策略。通过学习对象的形状和质地，算法可以生成定制的抓取动作，提高抓取成功率。

2.软体变形

机器学习算法可以控制软体致动器的变形，实现复杂且可控的运动。例如，RL被用于优化水下软体机器人变形策略，以实现高效游泳。

3.软体导航

ML方法可用于辅助软体机器人的导航。通过学习环境和障碍物，算法可以生成避障和路径规划策略，提高机器人的机动性。

优势与挑战

优势：

*提高控制性能：ML方法可以学习复杂的系统行为，并据此优化控制策略，从而提高软体致动器的控制性能。

*自适应性和鲁棒性：ML辅助控制可根据实时性能进行调整，提高软体致动器的自适应性和鲁棒性。

*数据驱动的方法：ML方法依赖于数据，这使它们能够从经验中学习，并适应新环境和任务。

挑战：

*数据收集：构建准确的ML模型需要大量的训练数据。获取这些数据可能是具有挑战性的，尤其是在操作环境复杂或不可预测的情况下。

*计算复杂度：ML算法通常需要大量的计算，限制了它们在实时控制中的应用。

*可解释性：ML模型通常是黑箱，难以解释其决策过程，这会阻碍对控制系统的信任和可验证性。

未来方向

机器学习辅助控制优化在软体致动器控制领域仍处于早期发展阶段。未来的研究方向包括：

*探索更有效和高效的ML算法，以实现更鲁棒和自适应的控制。

*发展可解释的ML模型，以增强对控制决策的理解和信任。

*将ML方法与其他控制技术相结合，例如经典控制和优化，以创建混合智能控制系统。第七部分人机交互中的控制策略适配机器人软体致动器中的控制挑战：人机交互中的控制策略适配

导言

机器人软体致动器在人机交互应用中具有广阔的前景，但同时面临着控制方面的挑战。其中，控制策略的适配至关重要，以实现软体致动器的有效性和安全性。本文综述了人机交互中机器人软体致动器的控制策略适配技术，分析了不同的策略及其优缺点，并探讨了未来研究方向。

人机交互中的控制策略

人机交互中，机器人软体致动器的控制策略必须考虑以下因素：

*灵活性：软体致动器具有较高的柔顺性，需要控制策略能够适应其形状和机械特性的变化。

*安全性：与人接触时，控制策略必须确保软体致动器的行为安全且可控。

*交互性：控制策略应允许用户与软体致动器进行自然而直观的交互。

不同类型的控制策略

人机交互中机器人软体致动器的控制策略主要包括以下类型：

*基于模型的控制(MBC)：使用软体致动器的物理模型，设计控制策略以实现特定的行为目标。

*受阻力控制(ImpedanceControl)：控制软体致动器的阻抗特性，使其对外部力产生预定的响应。

*力控制(ForceControl)：通过测量和控制软体致动器与环境之间的接触力，实现精细的力交互。

*适应性控制(AC)：采用自适应算法，实时调整控制参数，以应对软体致动器的变化和不确定性。

*强化学习(RL)：通过与环境交互和反馈，训练控制策略，优化软体致动器的性能。

控制策略的适配

选择和适配合适的控制策略对于软体致动器在人机交互中的有效性至关重要。以下是一些适配原则：

*任务要求：根据交互任务的特定要求，选择最合适的控制策略类型。

*软体致动器的特性：考虑软体致动器的柔顺性、形状可变性和其他机械特性。

*交互环境：分析交互环境的复杂性、约束条件和不确定性。

*用户偏好：考虑用户的交互偏好和交互经验。

示例

*基于模型的控制：用于控制具有复杂形状和运动学特征的软体致动器，例如仿生机器人手。

*受阻力控制：用于实现软体致动器的柔软性和顺应性，例如在医疗康复应用中。

*力控制：用于实现精细的力交互，例如在装配和操作任务中。

*适应性控制：用于应对软体致动器的参数变化和环境不确定性，例如在与动态环境交互时。

*强化学习：用于优化软体致动器的控制策略，使其能够从与环境的交互中学习。

未来研究方向

人机交互中机器人软体致动器的控制策略适配是一个不断发展的领域。未来的研究方向包括：

*多模态控制：开发同时支持多种控制策略的混合控制框架，以应对复杂的人机交互场景。

*用户意图识别：利用机器学习和传感技术，识别用户的意图，并相应地调整控制策略。

*触觉反馈：整合触觉传感器和反馈机制，以增强交互的感知体验和安全性。

*灾难恢复：开发机制，使软体致动器在意外事件或故障发生时能够安全恢复操作。

结论

控制策略的适配是机器人软体致动器在人机交互中有效和安全运行的关键。通过了解不同的控制策略及其优缺点，并考虑任务要求、软体致动器特性和交互环境，可以选择和适配最合适的控制策略。随着机器人软体致动器和人工智能技术的不断发展，控制策略适配领域将继续蓬勃发展，为实现自然、安全且有效的交互开辟新的可能性。第八部分安全性和鲁棒性考虑关键词关键要点安全考虑

1.软体致动器的材料和设计必须符合安全标准，以防止意外伤害或损坏。

2.需要开发监测和控制系统，以确保软体致动器在安全范围内运行，防止过载或失控。

3.应对软体致动器与人类、环境或其他系统之间的潜在相互作用进行风险评估，并采取适当的安全措施。

鲁棒性考虑

1.软体致动器应具有抗干扰能力，能够在各种环境条件和操作条件下可靠地执行。

2.需要设计和优化控制算法，以适应软体致动器的非线性、弹性和时间延迟特性。

3.应开发容错控制机制，以保持软体致动器在发生故障或异常情况时的稳定性。安全性与鲁棒性考虑

机器人软体致动器在安全性和鲁棒性方面面临着独特的挑战，需要仔细考虑设计和控制策略。

安全性

*软体机构的脆弱性：软体致动器容易受到环境因素（如碰撞、锋利物体）的损坏。必须设计保护措施，例如传感器、刚性保护罩或冗余系统，以提高安全性。

*运动控制的不确定性：软体的非线性