基于物理特性估计的环境自适应位置/力控制

当前在显著不同的环境中生成用于自动化的机器人动作的方法存在局限性。本文提出了一种新方法，通过将两段预录制动作数据的阻抗与当前环境阻抗相匹配，以生成高度适应性的动作。该方法基于当前阻抗重新计算位置和力的指令值，以提高在不同环境中的再现性。在极端动作阻抗条件（如位置和力控制）下进行的实验证实了所提方法优于现有运动再现系统。该方法的优势包括仅使用两组运动数据，与基于机器学习的方法相比显著减轻了数据获取的负担，并通过使用现有的稳定控制系统消除了对稳定性的担忧。本研究有助于提高机器人的环境适应性，同时简化了动作生成方法。