面向机器人操作机械臂的质量自适应可阻抗控制

在机器人学中，处理未知或变化质量的对象是常见挑战，若控制系统无法实时适应，常导致误差或不稳定。本文提出了一种新方法，使六自由度机器人操作机械臂能够可靠地跟随路径，同时自动估计并补偿未知有效载荷重量。该方法将可阻抗控制框架与质量估计器集成，使机器人能够动态更新激励力以补偿有效载荷质量。该策略缓解了末端执行器的下沉，保持了处理未知重量物体时的稳定性。我们在具有横梁的架子上进行的挑戰性抓取-放置任务中对该方法进行了实验验证，路径跟随精度和顺应运动优于基线可阻抗控制方案。通过安全容纳未知有效载荷，该工作增强了机器人自动化的灵活性，为不确定环境下的自适应控制代表了重要进步。