10、人机协作中的参考系识别与分布式控制策略

人机协作中的参考系识别与分布式控制策略

在人机协作领域，参考系的定义对于机器人运动规划过程至关重要。参考系的选择会影响测量和实现控制变量的复杂性，同时也关系到人机协作的安全性和效率。本文将深入探讨参考系的识别和分布式控制策略，旨在为实现有效的人机协作提供理论支持和实践指导。

1. 引言

参考系的定义是机器人运动规划的核心假设，它在多个研究领域都有实际应用，如移动机器人、合作与协作应用、可变形机械系统、有限元模型和触觉接口等。在人机协作环境中，人类通常采用三种空间参考系来描述非结构化运动，分别是自我中心参考系、异我中心参考系和路线中心参考系。

• 自我中心参考系 ：其原点固定在人类观察者身上，坐标轴沿垂直、纵向和横向方向。
• 异我中心参考系 ：原点固定在外部实体上，坐标轴取决于与该参考系相关联的实体的感知。
• 路线中心参考系 ：有一个轴与路线相对应。

在运动过程中，人类会根据实时无碰撞分析在不同参考系之间切换，因此所采用参考系的时间定义具有高度的不连续性和非线性。同时，人类通过认知地图根据自身物理维度来表示空间，这种认知地图可以在混合几何 - 拓扑空间中表示，其中参考系的度量是非均匀的。

在工业和服务机器人中，人类设计师也采用了类似的概念。例如，当机器人感知到障碍物时，会在障碍物上固定一个异我中心参考系以寻找合适的轨迹；在某些研究中，定义了感知变量来描述机器人在非时变空间中的功能任务。

2. 相关工作：参考系识别

为研究