22、气动软机器人基于模型的同时位置和刚度控制技术比较

气动软机器人基于模型的同时位置和刚度控制技术比较

1. 引言

在复杂产品的高效装配过程中，充分发挥人类和机器人的优势至关重要。人类的灵巧性与机器人的力量相结合，能在共享环境中实现优化生产。为保障人类在工业机器人附近的安全，软机器人应运而生，它也在步态康复和外科手术等领域展现出应用潜力。

软机器人的柔顺性可通过降低惯性或引入柔性关节来实现。具有可变刚度执行器（VSA）的机器人相比刚性机器人有诸多优势，如增强对外界干扰的鲁棒性和提高负载 - 重量比。然而，由于其高度非线性行为，精确跟踪柔顺机器人的轨迹是一项挑战。因此，需要通过控制刚度来平衡安全交互和良好性能，在需要高精度时使机器人更硬，在与人类环境交互时更柔顺。

可变刚度驱动可通过 20 世纪 50 年代开发的 McKibben 气动人工肌肉的拮抗设置实现。这些肌肉具有灵活性、轻便性和高力 - 重量比的特点，其设计灵感源自人类手臂的肱二头肌和肱三头肌机制。Chou - Hannaford 提出的 McKibben 肌肉简化非线性模型，将气动人工肌肉表示为具有非线性二次特性的弹性弹簧，这种张力与伸长之间的非线性关系使 McKibben 肌肉能够实现可变刚度。

目前，控制弹性关节机器人有多种技术。准确建模机器人动力学通常是获得良好性能的前提。反馈线性化技术在假设完全了解动态参数的情况下应用于 VSA 控制，但实际中难以实现。反步技术在电动 VSA 上进行了实验验证，但仍受参数不确定性影响。早期对单个柔性关节位置的自适应控制工作之后，也有研究对关节位置和刚度进行开环控制。

本文将比较解耦非线性自适应控制和反馈线性化这两种技术，它们都能同时在闭环中控制柔性机器人关节的位置和刚度。考虑到刚度不可测量，需采用如输