协作机器人-感知、交互、操作与控制技术 课件全套 刘星1-基础理论 -8-操作控制

协作机器人基础理论什么是协作机器人？协作机器人指的是一种能够在共享工作空间中实现物理人–机器人交互并执行协作任务的机器人系统。协作机器人正逐渐融入人类社会，与人类、其他机器人或非结构化环境等进行密切和复杂的交互。协作机器人是下一代机器人的重要发展方向，其柔顺控制技术对于实现安全稳定的协作交互至关重要。典型协作机器人典型工业机器人协作机器人特点传统机器人大规模重复生产简单繁重劳动生产环境隔离智能感知人机协作环境共融传统工业机器人缺乏感知能力，柔顺性和安全性不足，无法适应新的工作模式；协作机器人实现环境共融是未来机器人应用的主要形式，机器人的安全性和可操作性是协作机器人发展的核心需求；环境感知和交互行为控制是应对这一要求的关键技术。协作机器人协作机器人特点人机协作装配喷涂搬运医疗康复拟人操作传统工业机器人协作机器人环境感知技术：力觉感知，视觉感知，环境建模，场景理解等交互控制技术：力位混合控制，阻抗控制，动态行为控制等

外力感知和交互控制是协作机器人非常重要的共性核心功能。协作机器人特点1、协作机器人通常具有质量轻、安全性高、对环境的感知适应性好，人机交互能力强等优点，能够满足任务多样性和环境复杂性的要求，用于执行与未知环境和人发生交互作用的操作任务；2、为了实现同外界环境和人的安全交互与协作，协作机器人既需要具有轻量化的机械本体结构，还必须具备柔顺运动性能。协作机器人分类按用途分类协作机器人按用途可分为工业协作机器人、服务协作机器人、医疗协作机器人、特种协作机器人等。按构型分类固定式协作机器人、移动式协作机器人、车臂复合型协作机器人、无人机——机械臂复合型协作机器人等。按负载分类5kg负载、10kg负载等。按人机距离分类人机共生型协作机器人、人机近距离协作机器人、人机远程协作机器人。协作机器人的想法起源于1995年GMMotorFoundation赞助的一个项目，旨在研究如何辅助装配线上的操作人员更好地完成装配作业。研究人员提出采用机器人辅助操作并找出使其足够安全的方法，以便机器人能与工人协同工作。1996年，美国西北大学的Colgate教授和Peshkin教授发表论文首次提出了协作机器人概念。但是协作机器人快速发展则是始于2005年由欧盟第六框架计划资助的SME（SmallandMedium-sizedEnterprises）机器人项目，并持续得到第七框架计划资助，ABB、KUKA等机器人厂商均参加了该项目。目前世界领先的协作机器人有优傲（UniversalRobots）公司的UR3、UR5、UR10，KUKA公司的LBRiiwa，ABB公司的双臂协作机器人YuMi，FANUC公司的CR系列机器人，以及Rethink公司的Baxter和Sawyer。国外协作机器人发展情况

近年来在国家相关政策的大力支持下，国内协作机器人应用得到了良好的发展，国内市场上也涌现出大批国产协作机器人。国产协作机器人发展情况《“十四五”机器人产业发展规划》明确指出，研制面向3C、汽车零部件等领域的大负载、轻型、柔性、双臂、移动等协作机器人。未来，随着技术的持续迭代创新，协作机器人将实现更加灵活而广泛的应用。协作机器人本体结构其驱动关节普遍采用了高转矩密度的永磁力矩电机结合谐波减速器的传动方案，以提高机器人的载荷/自重比，如德国宇航中心（DLR）研制的轻型机器人LWR及其与KUKA合作的商业产品iiwa机器人、丹麦UniversalRobots公司的UR机器人、德国Franka公司的FrankaEmika机器人、国内遨博智能公司的AUBO-i系列机器人等。为了提高协作机器人的本体柔性及其力控性能，一部分协作机器人通过在其关节传动链中串联一个弹性元件而构成串联弹性致动器（SEA），如Rethink公司所研发的Sawyer与Baxter。串联弹性致动器虽然有利于提高机器人运动的柔顺性，但由于系统的结构刚度低，反过来制约了其运动控制带宽和精度，使之应用受限。为了兼顾协作机器人的柔顺性能和定位精度，在驱动关节中增加一个专门设计的变刚度装置成为了一个新的研究热点，代表性工作包括Tonietti研制的变刚度致动器（VSA），德国宇航中心研制的变刚度关节VS-Joint，意大利IIT的DarwinG.Caldwell教授等人先后研制的变刚度执行机构等。

这些结构虽然能够在不同程度上改变关节的刚度，但却显著增加了关节的重量、结构复杂性以及控制难度，目前仍处于研发阶段，在协作机器人中实际应用较少。总之，本体结构的轻量化设计可以有效提高协作机器人的操作安全性，但本体结构的柔性化设计在改善协作机器人的柔顺运动性能方面仍然存在很多局限。

因此，研究与应用柔顺运动控制方法成为了当前提高协作机器人柔顺运动性能的首要手段。

协作机器人柔顺控制协作机器人柔性运动控制策略和方案可分为两种：i）被动柔顺性其中，由于机械手结构、伺服或特殊柔顺装置固有的柔顺性，末端效应器位置由接触力自身调节；ii）主动柔顺性其中，通过构造力反馈来实现可编程机器人反应，通过控制交互力或在机器人末端生成特定于任务的顺应轨迹来提供柔顺性。协作机器人柔顺控制

主动柔顺控制方法可大致分为直接法和间接法两大类，直接法指的是分别对力和运动进行直接控制，而间接法指的是对力和运动之间的动态关系进行控制以实现柔顺运动。对运动和力进行直接控制的方式，最具代表性的是由Raibert和Craig于1981年提出的力/位混合控制方法，这种方法基于交互操作时机器人位置子空间与力子空间的互补性和正交性进行力和位置的解耦控制，也就是在位置子空间进行位置控制，在力子空间进行力控制，主要用于需要精确力控的场合。但实施该方法的前提条件是已知交互操作所需的力和位置轨迹，不适用于非结构化环境下的交互协作。因此，建立在力-运动混合控制基础上的直接法在协作机器人柔顺运动控制中应用受限。间接法并不直接控制力或位置/速度，而是通过控制交互点处机器人所受外力与运动状态之间的动态关系，使之满足期望的动态柔顺运动特性，实现对机器人柔顺运动性能的控制，并通过改变期望动态特性以满足不同交互操作任务的柔顺性需求。这种控制方式最早由Hogan于1985年借鉴电路中阻抗的概念和特点而提出，将由交互点处速度到交互力之间的传递关系用“阻抗”来描述，这种基于间接方式实现机器人柔顺运动控制的方法被称作阻抗控制。由于阻抗控制能够确保机器人在受约束环境中进行操作，同时保持适当的交互力，并且对一些不确定因素和外界干扰具有较强的鲁棒性，又在实施时具有较少的计算量，目前被广泛应用于协作机器人的柔顺运动控制。协作机器人柔顺控制协作机器人交互环境分类从是否提供能量来分，可以分为主动环境和被动环境；从环境位置是否变化，可以分为常位置环境和变位置环境；从动力学参数是否变化，可以分为常参数环境和变参数环境；从环境参数是否随机变化，可以分为确定环境和随机变化环境；从环境动力学特性，可以分为弹性环境、塑性环境和刚性环境；从机器人-环境约束特性，可以分为瞬时耦合环境、松耦合环境和紧耦合环境。。。。协作机器人操作任务分类与这些任务不同的是，许多复杂的先进机器人应用，如装配和加工，都要求机器人与其他物体进行机械耦合。原则上，可以区分两个基本的接触任务子类。第一种是基本力任务，其本质要求末端执行器与环境建立物理接触并施加特定于过程的力。一般来说，这些任务需要同时控制末端执行器的位置和相互作用力。这类任务的典型例子是机械加工过程，如磨削、去毛刺、抛光、弯曲等。在这些任务中，力是操作任务的固有部分，并对其成功实现起决定性作用（如金属切削或塑性变形）。为了防止工具在操作过程中过载或损坏，必须根据某些明确的任务要求控制接触力。第二种任务的主要重点在于末端运动，该运动必须在受约束曲面附近实现（柔顺运动）。这类任务的典型代表是零件装配过程。在这些任务中控制机器人的问题，原则上是精确定位的问题。然而，由于过程、传感和控制系统固有的缺陷，这些任务不可避免地伴随着与约束表面的接触而产生反作用力。交互作用力的测量为适当修改指定的机器人运动提供了有用的信息。最近的医疗机器人在外科手术中的应用（例如脊柱外科、神经外科和显微外科手术、膝关节和髋关节置换术）也可以被认为是此类接触任务。谢谢协作机器人动力学16机器人动力学模型基于拉格朗日公式的机器人动力学建模基本思想:将拉格朗日方程应用于机器人动力学建模。拉格朗日方程:其中，(拉格朗日函数)。i.e.

K

和

P

分别代表机器人系统动能和势能，并且

=机器人第i个广义坐标值=机器人第i个广义力/力矩(1)17动力学概念18什么是机器人广义坐标和广义力/力矩?

广义坐标:一组完整地描述了机器人位置（位置以及姿态）的坐标。动力学概念19*存在各种广义坐标集合:（1）（2）*广义坐标的一个常见而自然的选择是使用关节变量，对于旋转关节对于平动关节动力学概念20

广义力:广义力的定义取决于广义坐标的选择。如果选择关节变量作为广义坐标，则广义力（或扭矩）是关节i处的作用力或扭矩。(2)动能求解21

关节速度:其中，

。

第i个坐标系相对于第i-1个坐标系的齐次变换矩阵。(3)(4)动能求解22(=0)(5)动能求解23注意:(6)(7)(8)24其中:

的一般形式(Fu,etal)旋转关节平动关节动能求解25的定义旋转关节平动关节动能求解26动能(关节速度)

令为第i个连杆相对于基座的动能。(10)（对于质量dm来说）动能求解27

注意

，

，

，

独立于第i个连杆的位置。由关节速度表达式可知：(11)(12)动能求解28

对所有分量进行积分可得：

(13)动能求解29总动能

(14)动能求解30其中，(15)(16)动能求解31

----第i个连杆质量----第i个连杆质心(17)动能求解32

动能可以表示成如下的二次形式：

其中，。(18)动能求解33

证明:

定义(19)动能求解34(20)(21)动能求解35势能

对于连杆i来说,

总势能

:质心位置:第i个连杆质量g:重力矢量,(22)(23)势能求解36注意：对于水平系统来说对于空间机器人而言，需要根据具体情况对g进行设置。(24)势能求解37拉格朗日函数：拉格朗日方程：(25)(26)拉格朗日函数求解38因此,(27)(28)(29)拉格朗日方程求解39拉格朗日方程求解40应用拉格朗日方程:令则机器人动力学方程可以写成如下所示：

k=1,...,n(30)(31)(32)(33)拉格朗日方程求解41注意：

克里斯托弗形式交换第二项的求和顺序(34)(35)拉格朗日方程求解机器人动力学方程42

科氏力离心力矢量

关节变量矢量

重力矢量机器人动力学方程：(36)(37)机器人动力学方程43

其他等价形式:

(38)(39)机器人动力学方程44考虑摩擦力和外力：以上只考虑了刚体力学中的那些力，而没有考虑摩擦力和接触外力等情况。粘性摩擦：库伦摩擦：同时考虑两者：最后考虑接触外力：更加完整的机器人动力学方程如下所示：(63)(64)(65)(66)(67)机器人动力学方程45惯量矩阵D(q)具有如下特性：对称性 DT=D正定性Q=xTDx>0,

为什么??

(动能)

是的平方形式；G(q)仅仅是q的函数；对于每一个自由度都有一个独立的控制输入。机器人动力学方程特性：机器人动力学方程465) 动力学的参数线性特性(参数线性动力学)所有关注的常数参数，如连杆质量、转动惯量等，都以广义坐标系的已知函数系数的形式出现。

通过将系数定义为参数向量，我们得到：

(40)机器人动力学方程476) 矩阵

是斜对称的:

如果,则

证明:

N矩阵的第

kj个元素是

(41)(42)(43)机器人动力学方程48同样：(44)机器人动力学算例49关节变量:连杆质量:连杆参数:对于旋转关节已知

机器人动力学算例50假设：机器人动力学算例51因为

可以定义如下：独立于(45)52机器人动力学算例53矩阵形式如下所示：注意(47)(46)(48)(49)机器人动力学算例54令则动力学方程可以表示成如下所示：acc.vel.(50)机器人动力学算例55

令

，寻找

使得其中，课堂练习：机器人动力学算例56步骤1:分解上述方程习题答案：机器人动力学算例57步骤2:建立参数线性模型机器人动力学算例笛卡尔空间动力学58机器人关节空间动力学可以表示成如下：令

其中h(q)表示一般非线性变换。尽管y(t)可以是任何感兴趣的点的笛卡尔位置，这里我们将其视为末端执行器的笛卡尔位置或任务空间位置（即末端执行器在基坐标系中的位置和姿态）。笛卡尔空间机器人动力学方程：同时，建立了笛卡尔空间速度和关节空间速度之间的关系。(51)(52)(53)59假定在感兴趣的区域中雅可比矩阵满足条件，则:这就是“逆加速度”变换。(54)(55)(56)笛卡尔空间动力学60因此，

回忆,其中

F

是

笛卡尔空间力矢量(Cartesianforcevector)。因此,或者其中，(57)(58)(59)(60)笛卡尔空间动力学61注意:

只要非奇异，关节空间动力学所列出的所有性质都可以移植到笛卡尔空间动力学方程。

对称正定；

是斜对称的；参数线性性质在笛卡尔空间同样满足：其中笛卡尔空间方程表示成如下所示：并且是机械臂参数矢量。，其中，

是已知常数；,表示重力参数有界。

(61)(62)笛卡尔空间动力学机器人动力学仿真62动力学仿真：

(68)(69)(70)含柔性机器人动力学63含柔性关节动力学：对于具有较大的关节/传动弹性的多自由度串联机械臂，当考虑电机和连杆侧的粘性摩擦项以及关节的弹簧阻尼时，机器人关节空间的动力学模型可以改写为如下所示：(71)(72)含柔性机器人动力学64含柔性连杆动力学：针对柔性连杆变形的描述问题，首先需要对柔性连杆进行空间离散化。常见的针对连杆的离散化方案有：集中质量法、有限段法、有限元法和假设模态法等。集中质量法是将柔性连杆总质量按设定的规则集中于一定数量的离散节点上，并且将整个柔性连杆所受外力载荷等效分布在各个节点上。有限段法将柔性连杆离散为一定数量刚性梁段，相邻刚性梁段之间以具有弹簧阻尼器功能的柔性节点相连。连杆的柔性仅体现在柔性节点处，比较适合细长杆件的柔性机械臂系统。有限元法将柔性连杆离散为一定数量的有限自由度的柔性单位体，获得各单位体的动力学方程后即可整合为整个连杆的动力学方程。假设模态法将柔性连杆等效为欧拉-伯努利梁，通过机械振动分析法获得梁弯曲振动的微分方程，并结合边界条件获得柔性连杆的变形振动方程。谢谢协作机器人力触觉感知目录CONtants机器人外力感知技术研究现状010203基于关节扭矩传感器的外力估计方法机器人多点外力感知方法04机器人触觉感知方法机器人外力感知技术研究现状腕部力传感器方案电子皮肤方案电机电流信号+双编码器方案仅感知末端外力成本过高需输出端编码器，误差影响因素多关节扭矩传感器方案精度有待提高仅靠末端多维力传感器不能满足人机协作中的安全性需求；在机器人关节中附加扭矩传感器是协作机器人的一个发展趋势；基于关节扭矩传感器的机器人力感知精度还有待提升。基于关节扭矩传感器的外力估计方法优势：能够测量机械臂任意位置上的接触力能够将电机侧与连杆侧的动力学方程分离，从而大大减少误差因素更加适用于柔性关节机械臂难点：仍然需要关节角加速度信号连杆侧的摩擦仍然会对测量精度造成影响1）广义动量观测器的使用消除了对角加速度信号的依赖观测器方程：无需加速度信号通常未知2）关节扭矩传感器的使用使得连杆侧与电机侧动力学方程相分离仅使用连杆侧动力学参数即可实现外力估计，减少了影响力估计精度的因素；对于柔性关节，电机位置与连杆位置之间存在相位差，使用关节扭矩传感器时仅需知道连杆位置，避免了相位差对估计精度的影响。使用关节扭矩传感器时的观测器方程：2.1.1基于关节扭矩传感器的广义动量观测器基于关节扭矩传感器的外力估计方法柔性关节机械臂连杆侧动力学方程：

由于，假设外力为零时，式（1）可表达成如下所示：(1)(2)对于单自由度机械臂而言，上式可以改写为：(3)选择如下参数时，式（3）传递函数的伯德图如右所示：MCDKFq3.7kg∙m^20N∙m∙s/rad258N∙m∙s/rad2865N∙m/rad2N∙m∙s/rad柔性关节机械臂简图

改进的基于广义动量法的外力观测方法摩擦项建模补偿外力观测器工作流程摩擦项神经网络拟合神经网络摩擦项拟合消除了对摩擦模型参数的需要利用前向神经网络对摩擦项进行精确拟合；神经网络通常用于局部拟合，工作条件改变后须重新进行训练。针对摩擦力特性，探索神经网络全局拟合方法在摩擦建模中的应用。摩擦力的特性分析当关节角速度接近零时，摩擦力主要表现为静摩擦;当关节速度相对较小时，线性摩擦和非线性摩擦都很显著，同时存在迟滞行为;当关节速度较大时，摩擦的非线性很弱，主要表现为线性；在不同运动方向上存在不对称现象。

充分激励出摩擦力的各项特性全局建模对激励轨迹的要求如下所示:机器人多点外力感知方法机器人多点外力感知方法机器人-环境多点交互简图类似于牛顿-欧拉法，使用反向法（Backwardmethod）逐步求解每个连杆上作用的接触力。上式可以拆分成两个方程，然后，使用反向法和连杆侧广义动量观测法进行机械臂多点接触力估计：1）将关节2扭矩传感器信号

代入到连杆侧广义动量观测器中，求得接触点2处的接触力；2）将关节1扭矩传感器信号减去由接触力引起关节扭矩信号，得到关节1残余扭矩传感器信号；3）将关节1残余扭矩传感器信号

代入到连杆侧广义动量观测器中，得到接触点1处的接触力；实验装置dSPACE控制系统两自由度机械臂

D-H方法机器人运动学建模可重构关节单元1.伺服执行单元2.传动轴3.外壳4.编码器5.外壳

6.轴承7.输出法兰8.花键轴9.扭矩传感器实验装置dSPACE控制系统+两自由度机械臂实验内容：无接触力实验：机械臂执行正余弦轨迹往复运动，使用提出算法估计接触力有接触力实验：机械臂执行正余弦轨迹往复运动，使用提出算法估计接触力，并与测力计所得结果进行比较。机器人触觉感知

在人机协作过程中，机器人可以凭借不同的传感技术利用语音、视觉等感官方式理解操作者的意图。但是由于实际作业场景下的噪声影响以及视觉遮挡问题，这些交流的信息通道时常被堵塞。并且，使机器人能够根据人类的期望“感觉”、“理解”和响应触觉信息，将使人类和机器人之间的互动更加直观。

触觉传感需要一个复杂的感测系统，它能够区分多种环境刺激如压力、横向应变、剪切力、弹性、扭转和振动以及各种机械应激等，其中的压阻式、电容式和压电式工作原理的传感器在机器人应用中非常广泛。近几年，基于视觉原理的触觉传感器也得到了广泛的应用。

在接触式人机协作中，操作者与机器人通过接触的方式即触觉感知进行信息交流。机器人感知操作者意图信息与外界环境变化是制定机器人控制策略、实现机器人柔顺运动的重要前提，而机器人向人类提供关于任务和环境信息的反馈也是必要的，在反馈通道中，触觉也起着重要的作用。谢谢协作机器人力控制目录CONtants单自由度力控制010203多自由度力控制力/位置混合控制单自由度力控制当机器人沿空间轨迹运动时，位置控制是合适的，当末端执行器与环境发生接触时，位置控制是不够的。

如果末端执行器、工具或环境的刚度较高，则执行操纵器接触环境表面的操作变得越来越困难。用硬刮刀刮去玻璃表面的油漆比用海绵擦窗户更难。在清洗和刮擦任务中，不指定玻璃平面的位置是合理的，而是指定一个垂直于表面的力。在其他情况下，通过空间分解，调节轨迹和控制接触表面上的力也是非常重要的。力/位置混合控制单自由度力控制考虑一个简单的1自由度平移关节机械臂与环境接触，如下图所示。图1一个简单的单自由度平移关节机械臂无力反馈力控制目标：指定输入力，使机械手移动到所需的恒定位置，从而对环境施加力。可以将环境建模为弹簧，弹簧常数表示环境的刚度，因此作用在环境上的力由如下公式表示：其中是环境的静态位置。图1一个单自由度平移关节机械臂无力反馈力控制忽略重力和摩擦力，系统的运动方程由下式给出采用简单的PD控制律其中，和分别表示比例和微分增益。图1一个单自由度平移关节机械臂无力反馈力控制闭环系统：这是一个稳定的二阶系统，因为特征方程在左半平面上只有极点。我们可以通过考察稳态条件来研究PD控制律如何控制施加在环境上的力。在稳定状态下，位置为因此，施加在环境上的稳态力为机器人的稳态刚度为图1一个单自由度平移关节机械臂无力反馈力控制由于环境刚度通常非常大，所以刚度常数

非常大，也就是说

，环境上的稳态力可以估计为这表明作用在环境中的稳态力可以看作是一个具有刚度常数的弹簧。因此，比例增益可以被认为是代表所需的“刚度”的机械臂。通过改变我们可以修改机械手的刚度。因此称为刚度控制。注意：上述控制策略通过给出稍微位于接触面内部的目标位置来对环境施加力。为了消除位置误差，位置控制器在表面施加稳态力。不需要力反馈。力反馈力控制让我们看一个非常简单的系统的力控制问题，如图所示：其中，

m表示系统的质量（刚性），表示接触环境的刚度，代表模型的不确定性，包括未知摩擦模型等等。力反馈力控制让我们看一个非常简单的机器人力控制问题，如右图所示：其中，m表示系统的质量（刚性），表示接触环境的刚度，代表模型的不确定性，包括未知摩擦模型等等，表示期望接触力。我们希望控制的变量是作用在环境上的力，也就是作用在弹簧上的力系统的动力学方程为就我们希望控制的变量而言，我们有(4.1)(4.2)(4.3)力反馈力控制使用分区控制器的概念，我们使用得出控制律式中，是期望力与环境接触力之间的误差。系统闭环误差是然而，在

未知情况下，控制器是不可行的。如果我们选择将该变量排除在我们的控制律之外，即将（4.8）和（4.3）相等，并通过将所有时间导数设置为零来进行稳态分析，我们得到(4.7)(4.6)(4.5)(4.4)(4.8)(4.9)力反馈力控制如果我们选择在控制律（4.6）中使用来代替我们有控制律将（4.10）和（4.3）取等，我们有在稳定状态下，我们有(4.10)(4.11)(4.12)即力反馈力控制当环境刚度很大时（通常情况下），可能很小，因此（4.12）中的稳态误差比（4.9）中的稳态误差有较大的改进。下图是使用（4.11）的闭环系统的框图。力反馈力控制实际应用中的一些考虑会影响上述力控制方案的实际实施。通常，力的轨迹是恒定的，也就是说，我们通常感兴趣的是将接触力控制为一个常数。因此传感器测量到的力是相当“嘈杂的”，数值微分计算是不明智的。然而，由于，我们可以得到。这是更现实的，因为大多数机器人可以获得良好的速度测量。环境的刚度往往是未知的，也许会不停地发生变化。然而，已知的变化范围为。通常，使用标称值，并选择控制器增益和，以使系统对参数变化具有鲁棒性。力反馈力控制实际力控制系统如下：n自由度力控制雅可比矩阵与环境接触力在推广到n连杆机器人的情况之前，让我们定义一些符号，因为作用在环境上的力是用任务空间（约束空间）坐标表示的，而机器人方程通常是用关节空间坐标表示的。任务空间坐标通过称为任务空间雅可比矩阵与关节空间坐标相关联。任务空间矢量与关节空间矢量之间的关系可以从操纵器运动学和适当的任务空间几何体中找到，并通过以下函数表示：的导数由以下公式表示：n自由度力控制一般来说，是任务空间的雅可比矩阵。转换矩阵T通常用于将关节速度转换为与末端执行器方向相关的滚动、俯仰和偏航导数（即角速度）。考虑机器人与环境接触时的动力学方程其中，表示机器人在关节空间坐标系中对环境施加的力。如果机器人不移动，则该机器人动力学方程意味着机器人的关节力矩有两个部分：一个是保持机器人在重力作用下的位置，另一个是对环境施加的力（假设没有静摩擦）。n自由度力控制环境力通常用任务空间坐标表示。利用能量守恒和，可以得到因此，关节空间力矩和任务空间力之间的关系可以表示成如下所示：包括环境力的机器人动力学方程现在可以表示为(5.1)n自由度力控制施加在环境上的力现在以矩阵形式表示其中，表示环境刚度的对角线半正定常数矩阵，是表示环境静态位置的向量。请注意，如果机器人不受特定任务空间方向的约束，则相应的对角元素设置为零。n-连杆机器人的PD刚度控制器由下式给出其中，表示所需的恒定末端执行器位置。注意，对于将任务空间误差信号转换为关节空间是必要的。n自由度力控制将PD控制律代入动力学（5.1）得到闭环动力学方程其中，。为了证明系统的稳定性，可以对闭环系统进行Lyapunov稳定性分析。在稳定状态下，机器人的位置由如下方程给出在单自由度的情况下，我们假设比大很多。在受约束的任务空间方向上，对环境的稳态力可以近似为这意味着可以解释为机械臂在指定任务空间方向上的刚度。在非约束任务空间方向上，。因此这意味着我们得到了设定点控制。混合力/位置控制方案因此，该PD刚度控制律既能实现设定点位置控制，又能实现稳态力控制。控制增益用于调整机械臂的刚度。刚度控制的缺点是只能用于设定点控制，所需位置和力必须恒定。在许多力控制应用中，虽然所需的力可能是恒定的，但位置轨迹不是恒定的。与约束坐标系{C}对齐的笛卡尔坐标机器人。约束坐标系{C}，是一个附加到环境或机器人末端执行器的坐标系，以便在其中描述任务。对于具有三个自由度的简单机器人，在X、Y和Z方向上具有平移运动关节，假设机器人与连接到环境的约束框架{C}对齐。末端执行器与刚度为的表面接触，其力方向为-。因此，需要在方向上进行力控制，和方向进行位置控制。在这种情况下，解决混合位置力控制问题的答案也很明显。混合力/位置控制方案关节1和3可以控制定位，而关节2应该使用力控制器控制。然后，我们可以提供一个位置轨迹和方向，而独立地提供一个力轨迹（也许只是一个常数）的方向。笛卡尔空间动力学方程如下所示：其中，表示末端执行器的位置和方向向量；指作用在末端执行器上的力-力矩矢量。该方程可以用来实现解耦笛卡尔位置控制。主要思想是，通过在笛卡尔空间中使用动力学模型，可以控制（解耦）实际机械臂和计算模型的组合系统作为一组独立的、未耦合的单位质量（在笛卡尔空间中）。因此，笛卡尔机器人的混合控制器可以推广应用。总结1.当末端执行器与环境发生任何接触时，单靠位置控制是不够的，需要调节轨迹并控制力。2.无力反馈的力控制可以通过设定稍微位于接触面内部的目标位置对环境施加接触力。3.当存在模型不确定性时，力反馈力控制可以调节接触力。4.通过混合位置/力控制，可以跟踪沿不同方向的位置轨迹和力轨迹。西北工业大学智能机器人研究中心主讲人：刘正雄刘星谢谢！协作机器人阻抗控制目录CONtants标title题010203标title题标title题阻抗控制阻抗控制不单独考虑运动和力问题，而是采用控制器来调节机器人运动与环境力之间的动态行为。在阻抗控制中，控制设计指定了机械手的运动与施加在环境上的力之间的期望动态行为。由于目标阻抗与运动力之间有欧姆定律，因此所需的动态行为被称为目标阻抗。利用将力与电压、速度与电流等同的机械/电气类比，力与速度之比（类似扭矩与角速度）称为机械阻抗。在频域中，这表示为：其中，是环境力，是速度，是阻抗。就位置而言，我们可以写为（欧姆定律）阻抗控制对于线性情况，环境的期望阻抗可规定如下：其中，常数M、B和K分别表示机械臂惯性、阻尼和刚度。把以上两个方程结合起来就得到了在时域中方程（5.2）规定了机械手实现目标环境阻抗所需的响应。阻抗控制器的任务是产生由（5.2）表示的实际机械臂响应。(5.2)阻抗控制阻抗控制策略可以使用机械臂动力学的任务空间公式来实现。考虑在任务空间（约束空间）中建立的机器人动力学方程式中，和是关节空间公式中和矩阵的任务空间等价，并且是关节空间输入力矩的任务空间公式。使用分区控制律公式，我们可以选择控制器的以下模型基础部分，其中伺服（误差驱动）部分由（5.2）中给出的期望阻抗公式导出，如下所示：对于工作空间接触力，在关节空间所需的扭矩输入如右所示：阻抗控制孔轴装配机器人(林君健,2013)；人机协作机器人(Z.Li,2017)；康复训练机器人(XiangLi,2018)；……轮廓跟踪(AntonioLopes,2008)；机器人直接示教(J.Ko,2016)；人体外骨骼(A.Taherifar,2017)；……基于位置控制实现基于力控制实现需要精确的机器人动力学模型，包括摩擦力模型等，并且对不确定性和时变参数非常敏感。不需要精确的机器人动力学模型，内环轨迹跟踪可以使用自适应/鲁棒控制方法来实现。阻抗控制实验结果共享阻抗控制实验结果被动阻抗控制实验结果实验视频实验视频阻抗控制实验结果共享阻抗控制实验结果实验视频机器人-环境交互场景阻抗控制框图阻抗控制用于调节机器人-环境之间的接触力以及相对运动之间的动态关系，目前的研究存在以下问题：很多研究仅考虑机器人阻抗控制特性，未将环境动力学参数和位置参数考虑在内；自适应阻抗控制方法仅实现了高效的机器人-环境交互控制，但是并非最优结果；目前研究多是针对单接触点单交互任务的情况，对于多接触点多协作任务的研究很少；阻抗控制模型比较单一，无法适用于很多交互控制问题。阻抗控制注意阻抗控制代表了各种力控制策略的统一。刚度控制策略可以看作是阻抗控制的一种特例，只考虑稳态力/位移关系。请注意，在自由空间中移动的末端执行器在给定速度下对环境施加零力，因此具有零阻抗。而刚性附着在墙上的机械手在任何外力作用下都是静止的，因此具有无限的阻抗。纯位置控制可以看作是无限阻抗阻抗控制，纯力控制可以看作是零阻抗控制被认为是具有零阻抗的阻抗控制。实际实施考虑：阻抗控制是一个笛卡尔公式，因此是相当复杂的计算。此外，还可能出现奇异性问题（J矩阵奇异性）。机器人力控制器的大部分，仍然只存在于研究实验室。目前很少有工业机器人真正实现任何形式的力控制策略。一些工业机器人具有相当原始的力控制能力，例如在刀架中使用简单的位置补偿来调整接触力，对于重载应用还有很多工作要做。阻抗控制许多制造业选择更简单的被动方案来实现力调节，或使用其他手段，如刀具电流测量（雅马哈机器人）。机器人阻抗控制器没有得到普遍应用的原因有：阻抗控制器的复杂性；昂贵的力传感器；机器人动力学模型不准确；性能差；在任务空间中制定和明确位置/力控制策略的困难。阻抗控制随着人们对服务、医疗保健、娱乐等应用领域的研究兴趣不断增强，机器人有望在未知环境中工作。大多数传统的机器人控制器设计假定外部环境是固定的不适用。需要研究什么？机器人和未知环境之间的交互。阻抗控制人-机器人交互的一些例子跟随擦桌子握手……阻抗控制将人的感知能力与机器人的负载分担能力结合起来使机器人能够理解人类伙伴的运动意图human-robotcooperation如果机器人扮演跟随者的角色，它将增加人类伙伴的负载。因此机器人应根据人的意图调整阻抗参数，进而调节运动轨迹。阻抗控制人类在接球时会调整肢体阻抗。将阻抗学习技术应用于机器人控制是可能的。中枢神经系统：运动技能阻抗控制新的门/球是未知的环境。人类学会在开门/接球时反复调整肢体阻抗。将阻抗学习技术应用于机器人控制是可能的。总结1.阻抗控制调节机械手运动和施加在环境上的力之间的动态行为。2.阻抗控制是各种力控制策略的统一。3.纯位置控制可视为无限阻抗阻抗控制，纯力控制可视为零阻抗阻抗控制。4.当人类在执行新任务时调整肢体阻抗时，可以将阻抗学习技巧应用到机器人控制中。西北工业大学智能机器人研究中心汇报人：刘星谢谢人-机器人交互技术人-机器人交互概述可以将人机交互简单地理解为“人如何与机器或某个复杂系统的沟通和互动过程”。Schmidtler等人认为人-机器人交互是人类和机器人之间所有交互形式的总称。人机交互实现的过程中存在三个不可忽略的关键主题：意图检测、角色分配和信息反馈。面向接触式人机交互，研究者提出人与机器人共享控制的框架，包括三个关键思想：意图检测、意图识别与行为响应。协作机器人是下一代机器人的重要发展方向，其柔顺控制技术对于实现安全稳定的协作交互至关重要。人-机器人交互接口可以将人机交互简单地理解为“人如何与机器或某个复杂系统的沟通和互动过程”。Schmidtler等人认为人-机器人交互是人类和机器人之间所有交互形式的总称。人机交互实现的过程中存在三个不可忽略的关键主题：意图检测、角色分配和信息反馈。面向接触式人机交互，研究者提出人与机器人共享控制的框架，包括三个关键思想：意图检测、意图识别与行为响应。常用人机交互设备和方式相机深度相机比普通相机多出深度维度，提供更多信息。应用：微软Kinect（人体骨骼追踪）、英特尔RealSense、LeapMotion（手势识别）。VR眼镜HTCVivePro系列：六自由度交互、高刷新率与高分辨率。应用：游戏与娱乐领域，减少眩晕感，增强沉浸感。语音交互代表技术：Siri。肌电信号通过表面肌电信号反映肌肉运动状态，通过对手臂上的表面肌电信号进行放大滤波、提取特征值和模式识别等处理后，可用于判断手部的动作意图。常用人机交互设备和方式脑电信号脑电信号解读人体运动意图。脑机接口可以帮助用户与机器人之间实现更好更自然的交互。手控器交互通过位姿指令控制机器人，分为三自由度和六自由度手控器，机械结构上有串联和并联手控器。应用：医疗手术、空间遥操作等。缺点：交互不自然，易引起疲劳。脑电信号灵活、高效，适合精细操控机器人。主要设备：穿戴式数据手套、外骨骼等。脑电接口图数据手套ForceDimension手控器人机交互方式分类根据人机交互过程中人体动作控制信息的获取方式，可分为：1.外设附着方式：即附着在人肢体上的感应设备对人体动作信息进行采集。优点：响应速度快、识别精度高。缺点：需要额外设备，增加成本，交互不够自然，不易普及，主要应用于快速响应和精确控制的工业领域。2.计算机视觉方式：通过视频捕捉设备采集人体动作信息，分析RGB图像、红外图像等数据，提取动作信息。优点：无需佩戴设备，设备要求低，轻便且易于普及。缺点：对环境和光照要求较高，处理速度可能受到限制。人机交互方式分类按自然交互的方式分类，可分为：1.体态语言交互：通过肢体语言和姿势来与机器进行互动。手势识别：通过具有符号功能的手势来进行信息交流和控制机器人。肢体动作识别：多关节协同动作，通过全身动作与机器人交互。姿态行为理解：识别整体身体姿态及行为，理解用户意图。2.语音交互：通过语音指令与机器进行交流，实现控制与反馈。应用：如智能助手（Siri、Alexa）、智能家居控制等。优点：交互自然，不需要物理接触，适合远程操作。3.其他交互方式：如眼球、意念、表情、唇读等，针对不同的应用和人群，在特殊情况下更为有效。应用：面部识别、情感识别、增强现实（AR）互动等。人-机器人协作控制被动协作控制：机器人没有自己的运动意图或期望运动轨迹，只是强调对外部交互力的响应，以顺应其伙伴，如人类伙伴的运动意图。应用：人-机器人拖动示教。例子：Ficuciello等采用被动阻抗调制策略，在KUKALWR4机器人上进行试验，机器人顺应接触力，但仍表现出负载特性。共享协作控制：机器人和人类伙伴都有各自的运动意图或目标轨迹。机器人在外部干预下平衡自身运动意图与环境顺应之间的关系。例子：Li等使用博弈论实现自然交互，Kucukyilmaz研究动态角色交换机制，Wang等提出参考轨迹自适应方法。主动协作控制：机器人主动估计、预测或学习合作伙伴的运动意图、任务分配、协作角色、动力学参数和成本函数，增强协作的灵活性和自然性。人-机器人协作控制人类意图理解行为识别：指检测和分类给定输入信息中的人类活动，从而理解人的行为。在人机协作中，行为识别帮助判断人的意图，并影响机器人的反应。早期研究：主要聚焦于简单行为（如跑步、行走）在固定背景下的识别，重点在设计运动特征和描述符。当前挑战：人机协作的特殊需求：在协作中，不同行为之间差异小且无明显时间间隔，需要识别相似度高的行为。实时处理问题：现有算法仍主要处理整段数据，无法实时处理片段数据，限制了其在人机交互中的应用。未来方向：需要开发适应动态场景的实时行为检测与识别算法。人-机器人协作控制人类意图理解基于运动预测的意图理解：通过识别人类当前的动作意图，预测未来运动，帮助机器人动态理解人的意图，完成互适应的协作任务。在动态、不确定的情境下，机器人通过预测人的运动，实现更准确的协作。知识网络与意图理解：建立层次化的知识网络，机器人利用结构化知识“读取”人的意图。手臂轨迹分析：通过神经网络建模动态运动信息，分析手臂轨迹，推理目标位置。使用Kinect数据，在3D空间建模目标位置，并通过近似EM算法进行在线学习。建立意图导向动态模型：利用贝叶斯理论推断运动生成过程，并结合意图理解，支持机器人的学习与协作。人-机器人协作控制人机交互安全性随着老龄化社会和人力资源短缺，机器人从工厂扩展到家庭和办公室等有人环境。安全性和可靠性是机器人成功融入有人环境的关键。机器人应减少人类疲劳、提高力量、速度和精度，同时提供经验和理解力。然而，机器人在非结构化环境中的自主行为可能带来安全风险，特别是物理人机交互（pHRI）中的潜在伤害。目前，机器人安全标准尚不明确，尤其在实际应用中仍需解决安全性问题。人-机器人协作控制1.安全框架拟人感知：人们期望机器人具备类似人类的品质和能力，尤其在物理交互中，机器人设计类似人类机械臂更易理解。认知与任务执行：机器人服务员侧重任务执行，而机器人同伴更注重认知交互。交互方式因人而异，机器人反应也有所不同。交互界面设计：有效的沟通依赖共同理解领域，界面设计确保机器人始终处于控制之下。pHRI安全性：关注机器人与用户的碰撞风险，评估机器人传递的能量和功率对用户的潜在伤害。人-机器人协作控制2.安全pHRI中的力学和控制问题被动安全性限制：简单添加被动顺应性覆盖物不足以解决高冲击载荷问题。大惯性机械臂难以根本解决此问题。控制策略：适当控制律和复杂的软件架构能改善安全性，尽管无法完全弥补机械设计缺陷。力/阻抗控制：可以使用外部感知设备，用于监控任务执行，降低意外风险，但依然存在系统故障和不可预测行为的威胁。运动控制的局限：当前工业机器人多为位置控制，单一运动控制无法应对非结构化环境中的交互任务。力/阻抗控制的优势：提供柔顺性，减少意外接触力，实现更自然的物理交互。机器人动态行为控制阻抗控制：广泛应用于机器人与环境的物理交互，阻抗参数描述交互力与运动之间的关系。能够调节交互点的动态行为，但仅为动态行为控制的一种方法。多点交互控制：在多点交互中，接触点的行为与其他点的状态相关，传统的阻抗模型无法完全描述，需要用更为一般的动态行为模型来描述。主动人-机器人协作人机协作在个性化制造中具有重要应用，结合人的灵活性与机器人的精度优势。为了实现更好的协作，机器人需要实时感知、分析工作场景，并主动做出决策。当前的人机协作研究主要集中在人类认知上，但缺乏对工作场景中其他元素的全面考虑，尤其是当向主动协作发展时。随着深度学习和计算机视觉技术的发展，人机协作系统正向多模态通信和上下文感知发展，从反应式机器人辅助向更智能的协同任务执行转变。主动式人机协作的目标是实现人类操作员和机器人之间的自组织、双向协作，以应对复杂的工业任务。主动人-机器人协作主动场景理解：实现人机主动协作，全面理解人机协作场景，提取环境信息并转化为决策与规划知识。三个层次的视觉理解：对象层次：识别任务相关物体。人类层次：识别人类动作、意图。环境层次：分析环境的影响因素。环境智能感知：获取场景中物体属性（如位置、状态），并筛选与任务相关的信息（例如水杯的位置，排除无关数据如背景墙壁）。视觉注意力选择性机制：模仿人类选择性注意力，聚焦与任务相关的视觉信息，滤除干扰，提升场景理解效率。通过选择性注意机制与语义分割技术，精准提取关键物体，增强任务执行成功率。主动人-机器人协作主动对象感知对象识别1）简单地将物体分类为不同的类别，如扳手、螺钉、齿轮等；使用激光扫描、KNN、SVM等方法进行物体分类。2）根据利用率或属性（如抓握位置、工具功能等）精心识别物体的功能可用性。以表示物体的交互特性，例如抓握点在哪里以及可以对物体执行什么动作。对象定位1）检测，它用对象周围的边界框表示对象位置；2）分割，基于对象的几何信息定位对象并输出像素级分割结果；3）其他，其主要依赖于先验知识或几何信息来定位对象。主动人-机器人协作主动对象感知目标姿态估计物体姿态估计是自主机器人操作的一块缺失的拼图，因为它可以以3D物体模型和感官观察之间映射的形式提供精确的物体姿态，根据主要输入或特征源将其进一步分为两类。1）2D特征：仅使用2D图像作为输入源来解决6自由度姿态估计。2）点云：尽管只使用2DRGB相机有好处，但深度信息在精确的6D姿态估计过程中仍然很重要。利用深度信息的常用方法是将深度或RGB-D图像转换为点云。主动人-机器人协作主动人员识别1.人员定位：为了实现有效的人-机器人协作，应首先定位人类在人机协作场景中的位置，以便机器人能够在不与人体碰撞的情况下主动规划其协作动作。1）人体检测：安全性是人机协作系统设计中的关键，防撞方法通过图像处理技术（如边缘检测、形状滤波）在RGB-D图像中分割并检测人体，从而计算危险指数，但此方法在非受控环境中存在局限性。2）人脸检测：人机协作利用人脸检测来检索人体位置信息，并获得识别操作员的机会。2.人类活动1）识别：机器人应该通过摄像机或其他传感器了解一个人过去和现在的状态，从而了解人类从事的活动。2）预测：一些研究人员倾向于预测人类操作员的预期行为。主动人-机器人协作主动人员识别3.人体姿势1）身体姿势：人体姿势通常被表述为从传感器数据推断出的骨骼或关节图，以支持人机协作中的细粒度机器人规划。Kinect相机和CNN模型广泛用于静态姿势估计，如PoseNet和OpenPose用于关节位置估计和人体工程学分析。过融合传感器数据和分类器（如CNN、KNN、SVM），可以识别工人的站立姿势。2）手势识别：早期方法依赖手工特征（如HOG、Hu矩）和分类器（如随机森林、SVM）进行手势分类，用于机器人控制和遥操作。近年来，基于深度学习的手势识别逐渐取代传统方法，提升了鲁棒性。此外，还使用肌电图（EMG）和脑电图（EEG）等非视觉手段用于手势识别和机器人控制。主动人-机器人协作主动环境分析为了处理更复杂的任务，例如导航到看不见的地方以获取人机协作组装过程中所需的特定工具，机器人应具备更全面地感知和建模整个工作环境的技能。1.场景图：将环境的感知结果转换为拓扑图结构。2.2D地图：为了能够表示场景元素的详细几何关系，2D地图是遵循人类实践经验的自然选择，通常采用俯视图的形式。3.3D表示：精细的3D信息（如点云和体素图）被用来表示环境，支持更复杂的操作并避免碰撞。主动人-机器人协作主动视觉推理对物体、人和环境的感知可以提供对人机协作工作场景的整体理解。为了弥合场景理解和主动决策之间的差距，机器人在与人类操作员协作时需要一种推理机制。视觉推理是指通过对人机协作场景的视觉观察，对视觉线索的潜在含义或未来机器人动作的指示进行推理。1.视觉提示基于视觉线索的推理是协作机器人更高层次认知智能的基本要求。早期工作包括使用贝叶斯决策方法推理装配零件检测的传感模式和利用卷积变分自编码（ConvVAE）与LSTM模型进行目标图像推理，帮助机器人自动选择零件。2.视觉和语言提示结合视觉和语言线索进行推理能提供更准确的信息。早期工作通过数学模型和知识库模型结合视觉和语言信息，增强推理能力，例如集成对象定位、人类活动识别与语音识别进行推理。挑战和未来方向1.基于功能可用性的智能物体认知机器人应具备智能的认知能力，不仅识别物体类别，还能理解与后续动作相关的物体固有价值。在复杂的人机协作任务中，机器人可能面对未知对象，但依然需要根据已识别对象的功能进行拆卸规划。2.协同操作对象的精确建模尽管计算机视觉在物体检测和分类中广泛应用，人机协作中的精确物体建模仍存在挑战。尤其在装配任务中，实时的6-DoF目标姿态估计技术对精确建模至关重要，但受到依赖CAD模型、遮挡问题和计算效率等限制，影响了其实际应用。3.更精细的人体感知计算机视觉中的密集人体姿势和手势建模趋势，为更精细的人体感知提供了新的可能，尤其适用于主动式人机协作场景。挑战和未来方向4.分层和混合工作空间建模传统的工作空间建模方法（如场景图、2D地图、3D表示）无法满足未来人机协作系统的需求，特别是在灵活制造车间中。为支持精细协作和中长导航任务，分层和混合环境表示成为优选方案，具备动态交替和交互机制，适应不同粒度的应用。5.视觉语言推理视觉和语言推理是实现人机协作中人机无缝协作的关键。尽管已有大量研究利用视觉和语言线索进行推理，但大多数工作忽视了知识库的整合，并主要关注固定机械臂推理，而非移动机器人在更长时间和物理距离上的推理需求。6.基于视觉场景理解的延迟问题视觉传感器在人机协作场景中的应用受限于延迟问题，主要由低采样率、大数据流和计算复杂性引起。随着5G和Wi-Fi等技术的发展，数据流问题有所缓解，但如何减少算法级别的计算延迟仍是挑战。利用神经架构搜索技术来搜索特定任务和硬件平台的有效模型结构，希望自动获得轻量级和低延迟模型。谢谢机器人-环境交互技术机器人-环境交互分类依据机器人与其环境之间交互的性质，可分为两类：非接触任务和接触任务。第一种即自由空间中的无约束运动，如机器人携带摄像头进行巡检等，机器人对环境没有任何的影响。在非接触任务中，机器人自身的动力学对其性能有着至关重要的影响。与这些任务相反，许多复杂的高级机器人应用属于接触任务，如装配和加工，需要机械臂与其他物体进行力耦合。机器人-环境交互建模刚性机械臂与环境交互的动力学模型由以下形式的向量微分方程描述：使用机器人雅可比矩阵，我们可以将机器人动力学模型从关节坐标系转换为末端执行器坐标系:由于力相互作用过程通常非常复杂，很难用精确的数学方法进行描述，因此不得不引入某些简化，从而部分地将问题理想化。在实践中，交互力

通常建模为机器人动力学的函数，即末端执行器的运动（位置、速度和加速度）和控制输入的函数：(1)(2)(3)机器人-环境交互控制对柔顺运动控制中遇到的问题进行了广泛的研究，提出并阐述了几种控制策略和方案。这些方法可以根据柔顺的种类进行初步的系统化。根据该标准，可以区分柔顺运动的两组基本控制概念，如下所示：被动柔顺，由于机械手结构、伺服或特殊柔顺装置中固有的柔顺性，末端执行器位置由接触力本身调节；主动柔顺，其中柔顺性通过构建力反馈闭环来实现，以便通过控制交互力或通过在机器人末端生成特定于任务的顺应性来实现可编程机器人反应。主动柔顺控制方法可分为力控制和阻抗控制。主动柔顺控制方法力控制，即通常的位置/力控制，其中所需的交互力和机器人位置都受到控制。在力控制中，给定期望的力轨迹，并测量力以实现反馈控制。力控制方法可以分为力位混合控制、统一力/位置控制、并联位置/力控制等。阻抗控制，它使用作用力和末端执行器位置之间的不同关系来调整末端执行器对外力的机械阻抗。阻抗控制问题可以定义为设计控制器的要求，以便交互力根据目标阻抗定律控制末端执行器的标称位置和实际位置之间的差异。阻抗控制可以分为基于力控制的阻抗控制和基于位置控制的阻抗控制。机器人-环境交互控制发展趋势通过分析国内外研究现状，不难发现机器人-环境交互控制技术还不能满足要求。在机器人-环境交互控制领域还有许多问题亟待解决：首先，对于机器人-环境交互问题，目前很多研究只考虑机器人的阻抗控制参数，并未考虑环境模型参数。这使得系统模型并不完整。当机器人与环境相互作用时，将机器人与环境作为一个整体来考虑是很自然的。其次，对于机器人-环境交互问题，目前许多研究假设环境参数是已知的，这在实际应用中通常无法实现。第三，对于机器人-环境交互问题，目前许多研究都假设交互只发生在单个接触点上，而机器人-环境多点交互问题非常常见，但目前关于这方面的研究很少。第四，对于机器人-环境交互问题，通常采用阻抗控制方法。但是阻抗控制只是动态行为控制的一种特殊情况，其在很多复杂场合的应用受到限制。为此，需要进一步研究更为一般的动态行为控制模型和框架来解决这类问题。展望

对于环境动力学模型和位置参数未知的机器人-环境交互问题，如何获得优化的交互性能是一个非常重要和复杂的问题。对于这类问题，强化学习方法提供了非常合适的工具。在强化学习方法中，系统与环境之间相互作用产生的强化信号是对当前行为的评价，然后根据强化信号更新控制策略以适应环境。在机器人-环境交互中，交互作用力是对当前机器人-环境交互行为的一个评价标准，基于这一指标可以对阻抗行为进行更新以获得优化的交互性能。这两种情况非常类似，因此可以使用强化学习方法解决机器人-未知环境交互控制问题。谢谢协作机器人操作控制目录CONtants操作任务分类010203操作任务建模操作技能学习操作任务分类从是否需要进行力控制可以分为力控制操作任务和不需要力控制的操作任务；从被操作