大数据文摘受权转载自机器人大讲堂
在外太空要是有一只灵巧的长臂，既可以修理自己也可以修理别人（狗头），就像美剧《太空部队》里那样，岂不是666…
当然，我们的天宫一号一早就装上了大机械臂，它可以在外太空组装和维修空间站。不过在轨组装这个事情对于手残的机器人就很不友好，最怕 “手抖”，磕磕碰碰，弄坏了设备就麻烦了。
于是，北理工的研究团队想到了一个控制机械臂的方法-类人变参数导纳控制。该方法能够很好的揭示人的手臂在装配中是如何操作的，通过记录手臂操作的力度和速度，然后分析这些数据，了解手臂在操作中的动力学特性，并对该特性进行建模，让机器人可以像人一样更好地适应复杂的装配任务。
除此之外，该方法还考虑到了人和环境之间的被动接触模型：单侧斜面接触、双侧斜面接触和销孔接触。这些都是机器人操作中可能会遇到的情况，基于该接触信息和模型，他们就可以搭建出机器人的典型空间装配任务模型，并建立一个类人变参数导纳控制器，让机器人可以像人一样灵活地完成任务。
北理工团队还在地面上建立了一个机器人平台，利用机器人尝试不同的装配任务。最近，该研究发表于中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊Cyborg and Bionic Systems中，标题是“A Method of Human-Like Compliant Assembly Based on Variable Admittance Control for Space Maintenance”：
文章链接：
https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0046
看看人类是怎么做的
为了了解人类手臂执行装配任务时接触力和速度的变化，研究团队构建了一个实验平台来收集人臂的运动数据，以此来更好地理解手臂的阻尼特性。他们将手臂抽象成一个粘弹性系统，为以后的机器人柔顺作业建立更真实的动力学模型。
机器人在操作过程中，为了防止在接触物体时机械臂用力过猛，需要增大机械臂的阻尼来消耗多余的能量并且防止机械臂震荡。阻尼越大，消耗能量越快。相比之下，人类手臂的骨骼肌肉系统可以根据任务的需要利用自身经验来灵活调整阻尼。为了搞清楚人类是怎么做到这些的，研究团队建立了一个动态数据收集平台来捕捉手臂的运动，该平台主要由运动捕捉系统和接触力测量系统组成。
在轨装配涉及多种复杂的任务，包括卫星的捕获和对接等，研究团队将装配任务中总结为3种主要的接触形式：(a)单侧斜面接触、(b)双侧斜面接触，(c)销孔接触。在这3种接触形式下，实验团队通过采集人体手臂力和速度的数据，对人体在该接触模式下的动力学特性进行有效建模。
上述建立的人臂动力学模型主要包含两个部分：人类手臂的主动柔顺模型和人类手臂末端与周围环境之间的被动接触模型。对于主动柔顺模型，研究人员发现在装配过程中，由于初始误差导致的碰撞会产生很大的内力，而人类手臂的阻尼会随着内接触力的变化而变化，并且会朝着改善柔顺的方向调整阻尼。通过数据发现，人类手臂的阻尼大小与接触力呈正相关关系，并按照S型进行变化。
在装配任务中，人会调整手臂阻尼以保持稳定性。当外部力量过小或过大时，人会迅速将阻尼调整到适当的范围内。而对于操作过程中的接触模型，他们发现人类手臂与周围环境之间的接触过程由3个不同的子过程组成：接近、接触和压实。通过对这些子过程进行建模，有效增加了机械臂作业过程控制的稳定性。
计算机模拟实验和实体验证
在实验中，北理工团队采用两个7个自由度的机械臂来在模拟太空装配任务。机械臂通过二指夹爪捕捉卫星，而后进行对接并通过销钉与孔完成锁紧。在作业过程中，接触开始阶段，机械臂末端夹爪与卫星模块之间为单斜面接触，而后在夹紧对接过程中慢慢转变为双斜面接触，最后锁紧过程转变为销钉与孔的接触形式。
机械臂作业过程中需要适应不同的接触形式。仿真实验发现，类人变阻抗控制器可以让机械臂在接触作业过程中更好地适应环境变化，使其能够更快的进行稳定。通过调整机械臂的阻尼特性，能够增强接触过程的稳定性并减少对零部件的损伤。
然后该团队制作了机器人系统来验证类人变阻抗控制器的效果：
该控制器能够有效纠正机械臂作业过程中的误差并成功地抓取卫星：
在类人变参数导纳控制策略和销孔引导下，机械臂能够在卫星对接过程中自动修正初始位置误差，实现卫星安全稳定装配：
让机械臂越来越像人
在空间装配操作中，采用类人策略有几个好处。首先，人形机器人可以提供更大的灵活性和适应性，它们能够模拟人类本身动作进行作业任务。对于复杂和精细的任务，比如对接模块和安装结构组件，人形机器人也具有很强的适应性。
其次，人形机器人可以通过模拟人类手臂动作和行为，从而获得更高的精度和准确性，来更好地操作和控制工具，如控制螺丝刀和扳手拧螺钉，最终完成精细的组装任务。
第三，采用人形可以提高系统的可控性和可用性。类人控制接口可以让操作员使用熟悉的操作方法和手势来控制机器人，从而降低操作员的培训和学习成本。
对于执行空间组装和维修任务的机器人来说，类人控制策略可以改善它们的适应性、精确性和可控性。
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