基于积分谐振控制指令滤波的混合导纳与自适应阻抗切换控制器用于平面康复机器人颤振抑制

《Scientific Reports》：Integral resonant filter-based chattering reduction in switched human-robot interaction with hybrid admittance-adaptive impedance control

　　

摘要

物理人机交互（pHRI）是一种交互类型，意味着机器人应根据交互环境表现出动态和柔顺的行为。一种突出的解决方案是柔顺控制，其中包括软接触情况下的导纳控制或硬接触情况下的阻抗控制。然而，如果环境性质未知或动态变化，则会采用在导纳和阻抗模式之间切换的混合控制方案。然而，从导纳切换到阻抗以及反之亦然会导致控制信号的不连续性。突发切换机制固有的不连续性会导致控制信号中的高频振荡（颤振）。这种现象的影响是系统性能低下、机械应力和高能耗。为了有效衰减这种颤振及其负面影响，本工作提出了一种积分谐振控制（IRC）指令滤波器，并将其整合到混合导纳和自适应阻抗控制的切换环中。IRC 滤波器通常用于抑制结构振动，在此处被设计为一种指令滤波器，通过抑制由切换动作引入的控制信号中的高频分量来实现鲁棒的信号平滑。所提出的混合控制器与标准的迟滞（死区）颤振缓解策略进行了比较。对比仿真结果表明，所提出的滤波技术可以在保持轨迹跟踪精度的同时，将平面康复机器人两个关节的颤振指数平均降低超过 76%。获得的结果表明，所提出的切换混合控制是李雅普诺夫稳定的，可用于在不确定环境中实现有效、节能且柔顺的机器人康复。