机器人系统的期望阻抗分配

虚拟分解控制 (VDC) 已成为一种强大的模块化框架，用于现实世界的机器人控制，特别是在接触密集型任务中。尽管 VDC 应用广泛，但它从根本上局限于一阶阻抗分配，由于二阶行为分配的数学复杂性，它固有地忽略了期望惯性。然而，惯性至关重要，不仅用于塑造接触阶段的动态响应，还用于在轨迹跟踪中实现平滑的加速和减速。受高保真交互控制日益增长的需求驱动，本文首次在 VDC 框架内引入了一种实现二阶阻抗行为的方法。通过重新定义所需的末端执行器速度，并引入所需加速度和伪阻抗项，我们在保持 VDC 模块化的同时实现了二阶阻抗控制。严格的稳定性分析证实了所提控制器的鲁棒性。在 7 自由度触觉外骨骼上的实验验证表明，与一阶方法相比，其跟踪和接触性能更优。值得注意的是，引入惯性使得与刚度高达 70% 的环境进行稳定交互成为可能，凸显了该方法在真实世界接触密集型场景中的有效性。