機器人的力覺控制
初學機器人控制，對各種控制方法的概念較爲糊塗，在此做個筆記。
關於機器人力覺控制方面，知乎上有一篇文章講的比較好，我把它搬運過來，和大家分享一下。
@桂凱 機器人力覺
1. 力覺與智能
視覺可以提供豐富的學習材料，以供機器人學習。人類從一無所知的嬰兒成長爲經驗豐富的智者，這一過程我們也會通過視覺獲取各種信息。然而，若只有視覺材料顯然不足以讓人類變得這麼智能。在這其中，力覺信息也發揮了同等重要的作用。
所謂的力覺信息，就是人類感知到與外界環境產生的交互力信息。嬰兒的步態總是千奇百怪的，在他們不斷練習行走的過程中，會根據地面與腳底的接觸力，糾正腿部肌肉收縮的程度及時序，進而獲得正常的步態。我們在行走的每一個步態週期內腳底與地面的接觸力輪廓也較爲一致。
步態演變與力覺
從人機交互的角度看，視覺在不發生物理接觸的情況下可以獲取外界環境信息，是一種認知人機交互；而力覺需要發生實際力作用方可獲取外界信息，是一種物理人機交互。
機器視覺在機器人領域主要的研究內容包括識別、位姿估計及視覺伺服等。相比地，機器人力覺主要包括力感知和力控制，前者是機器人感知外界環境施加在其身上的力信息，而後者是控制機器人施加的外界環境上的力。
機器人力覺
2. 力覺研究內容
- 力感知
機器人用於感知外力的傳感器有很多，這裏針對市面上一些常見的方案進行分類。
電子皮膚：在機器人表面覆蓋一層壓力傳感器，可直接檢測環境施加在機器人全身上的力信息，精度高，但結構複雜，成本高。代表產品是博世APAS人機協作系統。
電流環反饋：建立電流-角度的動力學模型並進行辨識，從電流反饋中剝離機器人動力學所貢獻的成分，即可獲取外界力信息。這種方式結構簡單，成本低，但由於關節摩擦力模型難以精確建模，實際使用的精度很有限。這種方式較適用於小型機器人，比如ABB的YuMi，單臂負載爲0.5kg。
關節力矩傳感器或柔性關節：通過在減速器的輸出端安裝關節力矩傳感器，可避免關節摩擦力的影響，建立關節力矩-角度的動力學模型，這種方式精度很高，但結構複雜，成本高。代表產品爲KUKA的iiwa。
末端六軸力矩傳感器：在機器人的末端安裝六軸力矩傳感器，可獲取力矩傳感器往後段的力覺信息；不涉及複雜的動力學模型及辨識，但檢測範圍有限，成本高。這種方式在機器人打磨及裝配中應用很多。
底座六軸力矩傳感器：把六軸力矩傳感器安裝在底座上，使得該傳感器可獲取機器人全臂與環境的力覺信息，但需建立相關的動力學模型及進行辨識。代表產品是FANUC的CR系列綠色機器人。
後面這兩種六軸力矩傳感器的方式還涉及到傳感器標定及力矩信號處理等問題。
- 力控制
傳統的工業機器人主要追求位置追蹤的高精度，因此它不需要控制與外界環境的接觸力，反而會將環境視爲干擾外力而進行壓制。而機器人力覺中的力控制是需要控制機器人與環境產生預定的力覺。
這種控制跟位置控制相反，它屬於柔順控制，也即機器人要根據環境施加的力而調整自身的狀態。
力控制策略：實現機器人力控制的主要策略包括力位混合控制和阻抗控制。力位混合控制的基本思想是將工作空間拆分爲相互正交的兩個子空間，分別進行位置控制和力控制；它需要對環境輪廓的建模較爲精確，實際使用較爲困難。阻抗控制不以控制機器人位置或輸出力爲目標，而是間接地控制兩者的比值，並通過合適的位置設置，達到控制力的目的。阻抗控制又可分爲基於力的阻抗控制和基於位置的阻抗控制（也稱爲導納控制），前者需要能控制機器人關節的輸出力矩，而實際中大多數機器人更容易控制關節位置，因此後者成爲阻抗控制的主要實現途徑。 機器人在很多應用場合都需要力控制來控制機器人與環境的力覺，比如打磨、裝配等。
打磨：打磨過程若只是控制機器人按照示教點進行位置控制，以恆定速度運行，
則會由於工件表面誤差而引起內力過大而損壞元器件或工件表面，工件打磨效果較差。實際打磨中會通過兩種方式來減小內力，一種通過滑動磨頭等彈性元件被動地消除內力，而另一種就是通過力控制方式主動地控制打磨壓力，實現恆力打磨。飛邊、去毛刺、拋光等場合與打磨類似。
裝配：以最常見的軸孔裝配爲例，若只通過位置控制來進行裝配，則難免會由於軸孔的加工尺寸、裝配位姿等因素引起過大的裝配力損傷元件，甚至無法裝配。軸孔裝配中會存在在不同的受力狀態：初始，一點接觸，兩點接觸；機器人需要根據不同的受力狀態，需要力控制策略控制裝配元件間的作用力。
3. 總結
機器視覺由於框架成熟，易於入門，開源資源豐富等優勢，現已深入人心，普及程度很高；然而機器人力覺目前還沒有較爲完善和統一的框架，體系有待完善。機器人的智能需要視覺信息和力覺信息的共同輔助。