学习导纳控制和阻抗控制

最新推荐文章于 2025-09-05 11:07:00 发布

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【机器人基础】阻抗/导纳控制深度解析

Ybox的博客

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之前写过一篇阻抗控制的文章，写的比较浅也不是很专业，最近上了桂凯博士的动力学课程之后有了更深入的认识，认真整理总结了一下，这次详细地分析一下阻抗/导纳控制。

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matlab版本2019b。本程序基于simulink的质量块导纳控制程序，相关理论可以参考我的文章。或者参考Ott C , Mukherjee R , Nakamura Y . Unified Impedance and Admittance Control[C]// IEEE International Conference on Robotics & Automation. IEEE, 2010:554-561.

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阻抗控制是输入运动量，输出力量。如果反过来，输入力量，输出运动量，即为导纳控制。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/157853632 https://zhuanlan.zhihu.com/p/126338809

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下面还是以一个与环境交互的单自由度质量块系统为例，阐述阻抗控制和导纳控制。假设质量块的质量为mmmxxx是质量块的位移，FFF是控制力，FextF_{ext}Fextmx¨FFext(1)mx¨FFext1导纳和阻抗控制的控制目标都是设计控制力FFF使外部力FextF_{ext}Fext和ex−x0ex−x0Mde¨Dde˙KdeFext(2)M。

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所谓的（导纳或者阻抗控制），应该同时必须考虑“干涉碰撞”问题。这两种控制的基本控制目的，是希望在执行器（例如机器人电机、液压缸）的作用下，将负载移动到绝对位置为的目标位置。但一般在移动的过程中，负载不会顺利移动到的位置，而是在中途中，会碰到障碍物。这时，柔顺控制（导纳或者阻抗控制）依据算法不同，修正执行器的行为。最终使执行器停止在一个平衡位置。这个平衡位置不等于。就是说以牺牲位置精度的方式，实现柔性接触（接触力取决于算法），从而对碰撞物体进行保护，反过来也对执行器有所保护。

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本文探讨了阻抗/导纳控制与强化学习在机器人控制中的融合应用。阻抗/导纳控制广泛应用于外骨骼和跟踪控制，通过改进方案提升建模误差下的鲁棒性；强化学习则为解决维度灾难、实现最优交互提供了有效途径，尤其在大输入空间、连续时间系统、冗余机器人及鲁棒控制中表现突出。结合近似器与合理奖励设计，强化学习可在无模型情况下实现高效控制。未来，两者融合有望推动更智能、更安全的机器人系统发展。

机器人控制领域中阻抗与导纳控制的Matlab Simulink参数仿真及优化教程

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内容概要：本文详细介绍了如何利用Matlab Simulink进行阻抗控制和导纳控制的参数仿真与优化。首先解释了阻抗控制和导纳控制的基本概念及其应用场景，然后通过构建一个简单的弹簧阻尼系统模型来展示基本的参数调整...

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与导纳控制相反，阻抗控制在机器人存在大惯性和摩擦力时，尽管末端装有力传感器，操作者也难以实现精确的运动，因此阻抗控制通常只适合于刚性环境。文章最后提到，为了进一步提升人机交互的性能，研究者提出了在线...

Robotics（1）：阻抗控制和导纳控制浅析

雨寒sgg的博客

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文章内容转载自知乎【邵天蓝的回答】===================================0. 前言===================================我尽可能把事情说的通俗一些，所以内容并不会非常严谨。而且这个领域的术语很乱，Impedance control, stiffness control, admittance control, compliance co

机器人阻抗控制和导纳控制的深度解析

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它避免了使用力传感器的需要，力传感器通常是昂贵的并且对漂移和温度变化敏感，并且不需要机器人的刚性机械结构，这对于闭环力控制系统是优选的。通过阻抗控制实现力的闭环控制，通过导纳控制实现运动的闭环控制，从而更好地逼近虚拟动力学。这在导纳控制中不是问题，因为致动器和速度传感器通常并置，尽管这样的内部灵活性允许不太鲁棒的耦合稳定性和虚拟动态的降低的近似。导纳控制和阻抗控制之间的主要区别在于，前者在测量力之后控制运动，而后者在测量运动或与设定点的偏差之后控制力（年），系统的寄生动力学被高度抑制。

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