14、视觉 - 触觉 - 力反馈控制：提升机器人物理交互能力

视觉 - 触觉 - 力反馈控制：提升机器人物理交互能力

1. 控制方法概述

在机器人的操作过程中，视觉 - 触觉 - 力反馈控制为物理交互提供了可靠的途径，结合了视觉、触觉和力传感器的优势。在到达阶段，可将触觉控制的相关参数 $S_t$ 设为零，使手部由位置 - 视觉 - 力集成控制。当有足够的触觉信息时，触觉控制可通过控制三个笛卡尔自由度，确保手部与手柄准确对齐。

力控制器采用主动刚度控制，公式为：
$v_f^H = \Lambda_{L\times}^{-1}K^{-1}(H_{DF} \cdot f_F - f_H^ )$
其中，$f_F$ 是在力传感器坐标系 $F$ 中每次迭代测量的力，$f_H^ $ 是在手部坐标系中用于沿任务方向推动的力参考值，$H_{DF}$ 是坐标系 $F$ 和 $H$ 之间的扳手变换矩阵。力参考值 $f_H^ $ 由任务参考值 $f_T^ $ 计算得出，即 $f_H^ = H_{DT}f_T^ $。在期望被动行为的方向上，$f_T^ $ 可设为零，而在明确进行力控制的任务方向上（由选择矩阵 $S_f$ 指定），$f_T^ $ 必须取一个值。

2. 视觉 - 触觉 - 力反馈控制的应用场景

2.1 抓取任务

在家庭环境中，拾取和放置是服务机器人常见的动作。为确保物体在运输过程中不受重力、振动和惯性等因素影响，需要稳定的抓取。然而，视觉和力反馈通常不足以保证抓取的稳定性。视觉虽能提供物体的大致位置和方向，但精度不足以达到理想的接触位置，且在抓取过程中，手部会遮挡部分物体，增加视觉处理的难度和误差。