基于学习的机器人变阻抗控制实现轴孔装配任务

探讨了机器人轴孔装配任务中的位置不确定性与接触约束问题。传统变阻抗控制虽能应对部分情况，但存在参数调优困难、缺乏适应性及状态依赖复杂等局限。基于学习的方法通过数据或交互自动学习复杂的阻抗策略，有效克服了上述问题，提升了任务完成的鲁棒性。

霸天发布于 2026/4/6更新于 2026/4/131 浏览

Peg-in-Hole 任务的核心是在存在位置不确定性（如孔的位置、方向偏差）和接触约束的情况下，引导机器人（或机械臂）末端的'轴'顺利插入'孔'中。

已能很好解决部分问题：

原理：通过动态调整阻抗模型（惯性、阻尼、刚度参数），使机器人在自由空间呈现高刚度以快速运动，在接触空间呈现低刚度以顺应接触力，避免卡死或产生过大接触力。
局限：
1. 参数调优困难：阻抗参数（尤其是刚度、阻尼）高度依赖于任务几何、材料特性、环境动力学，需要专家经验手动调整。
2. 缺乏适应性：固定的或简单规则切换的阻抗参数，难以应对复杂多变的环境（如不同公差、不同摩擦系数、未知的接触面几何）。
3. 状态依赖复杂：最优的阻抗参数往往是机器人位姿、接触力、任务阶段等多维状态的复杂函数，难以用解析式表达。

核心优势在于：从数据或与环境的交互中自动学习出复杂的、状态相关的阻抗控制策略，从而克服上述局限。