本研究聚焦于开发先进的力位置控制算法，以提升机器人在复杂环境中作业的能力和效率。通过精确控制机器人与周围环境之间的相互作用，旨在实现更智能化、灵活化的操作应用。
随着机器人技术的发展，传统的仅依赖位置控制的机器人系统已不能满足装配、抛光、去毛刺、助力机器人及康复机器人的需求。这些任务需要精确地控制与环境间的交互力，即进行力位置控制。本段落探讨了这一领域的关键技术，并在国家科技重大专项和自然科学基金的支持下进行了深入研究。
1. **阻抗控制优化**
传统方法的性能易受环境动力学和期望模型参数的影响。为确保不同环境下的一致性表现，文章提出了一种新的刚度计算方法，定义了机器人阻抗控制性能指标，并结合神经网络技术实时估计等效刚度。自适应模糊策略则依据接触力、位移误差及其导数调整阻尼与刚度参数，在静态和动态条件下均提升了力位置控制的精度。
2. **改进混合控制**
常规方法容易受系统干扰影响，文章提出了一种结合机器人位置、姿态及力矩的新型混合策略。通过引入Kalman状态观测器增强了对干扰的抑制能力，提高了系统的稳定性和精确度。
3. **碰撞接触控制策略**
文章将机器人与刚性环境间的碰撞过程分为四个阶段：接近运动、冲击振荡、阻尼振荡和稳定，并为每个阶段设计了特定控制方案。利用非接触自适应阻抗在接近时减小影响，通过镇定控制器抑制回弹减少振幅，在阻尼振荡中采用变参数力速度加速系统稳定并实现期望力控制；结合模糊控制进一步优化参数以确保快速恢复和精确跟踪。
4. **抛光机器人控制系统**
文章还设计了一套基于混合及阻抗控制的抛光机器人，通过模型追踪法向抛光力，并使用模糊前馈切向进给速度。文章构建了软硬件架构并通过实验验证有效性。
本段落详细研究了机器人与环境间的力位置控制技术，不仅涵盖理论和实践中的关键点，还针对复杂环境下提出具体策略，在碰撞接触及抛光作业中进行了应用探索，为智能交互提供了重要的支持。
5星
