用力吧，机器人！——具备力感知与基于事件重规划能力的概率动态运动基元

运动基元（Movement Primitives, MPs）是表示和生成模块化机器人轨迹的一种成熟方法。本文提出了 FA-ProDMP，这是一种将力感知引入概率动态运动基元（Probabilistic Dynamic Movement Primitives, ProDMP）的新方法。FA-ProDMP 在运行时根据测量到的力和期望的力来调整轨迹。它能提供平滑的轨迹，并捕捉多轨迹（例如一组人类演示）上的位置与力相关性。FA-ProDMP 支持多个力轴，因此与笛卡尔空间或关节空间控制无关。这使得 FA-ProDMP 成为从演示中学习接触丰富的操作任务（如抛光、切割或工业装配）的宝贵工具。为了可靠地评估 FA-ProDMP，本工作还引入了一个名为 POEMPEL 的模块化 3D 打印任务套件，其灵感来自流行的乐高机械组销钉。POEMPEL 模拟了具有力要求的工业销孔装配任务。它提供了多个可调参数，如位置、方向和插头刚度级别，从而改变所需力的方向和大小。我们的实验表明，由于 FA-ProDMP 具备基于实测力的重规划能力，其在 POEMPEL 设置和电源插头插入任务上的表现优于其他 MP 形式。这些发现突显了 FA-ProDMP 如何提升机器人系统在接触丰富操作任务中的性能。