楊桂林：協作機器人柔順運動控制技術展望

中國科學院寧波材料技術與工程研究所高級研究員楊桂林

協作機器人已成為全球機器人產業中發展最為迅速，市場應用最為廣闊的一類機器人，而協作機器人的柔順運動控制技術對於實現安全、高效的人機協作至關重要。

從安全防護網走出來的協作機器人，正在逐步融入人類的生產和生活環境，也必將與人類實現安全、高效、緊密的交互與協作。未來等待協作機器人的將是更加多樣化的工作任務和更加複雜的作業環境，這對其柔順運動控制技術提出了更高的要求。因此，協作機器人的柔順運動控制方法需要不斷改進和創新，主要將呈現以下幾方面發展趨勢。

（1）通過驅動關節本體結構創新提高協作機器人的安全性和柔順運動控制性能。例如：創新設計可變阻抗的雙定子力矩電機，或是在驅動關節中引入輕質高效的變阻抗/剛度裝置，並基於變阻抗/剛度驅動裝置設計相應的柔順運動控制器。通過關節本體的變阻抗/剛度特性和變阻抗控制算法的有機結合，可望顯著提高協作機器人柔順運動控制性能。

（2）採用理論模型與數據驅動模型相結合提高協作機器人系統的動力學建模精度。精確的動力學模型一方面能夠有效地提高協作機器人的軌跡跟蹤和力控制精度，另一方面便於控制器優化和控制性能分析，從而有助於提高協作機器人柔順運動控制性能。

（3）建立協作機器人柔順運動性能的分析評價方法，為柔順運動控制器優化設計奠定基礎。一方面需研究能夠表徵機器人系統柔順運動控制性能的指標；另一方面是研究機器人控制系統中各因素對柔順控制性能（如穩定性、魯棒性、控制精度）影響的分析方法，如驅動器響應特性、摩擦力、採樣時間延遲、動力學模型誤差和交互環境不確定性等。

（4）採用三維視覺技術與力感知技術相結合，提高對非結構化環境和人類行為的感知認知能力。通過信息融合技術和人工智能技術的引入，既可以提高對非結構化環境建模的可靠性和精度，又能夠對人類的動作和行為進行認知與預測，有助於對柔順運動控制策略進行優化選擇，也有助於協作機器人期望阻抗參數的智能化調整，從而使協作機器人能夠更好地適應非結構化環境並完成與人協作任務。

摘自《自動化博覽》2019年9月刊