机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法.pdf

摘要
申请专利号：	CN201110318758.6	申请日：	2011.10.19
公开号：	CN102363301A	公开日：	2012.02.29
当前法律状态：	驳回	有效性：	无权
法律详情：	发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):B25J 13/08申请公布日:20120229\|\|\|实质审查的生效IPC(主分类):B25J 13/08申请日:20111019\|\|\|公开
IPC分类号：	B25J13/08; B25J15/08	主分类号：	B25J13/08
申请人：	浙江工业大学
发明人：	王志恒; 鲍官军; 杨庆华; 张立彬
地址：	310014 浙江省杭州市下城区朝晖六区
优先权：
专利代理机构：	杭州天正专利事务所有限公司 33201	代理人：	王兵;王利强
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内容摘要

一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤：1)设定机器人拟人手指具有n个关节和n个自由度；2)通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力；3)实际接触力与期望的接触力Fr相减，得到接触力误差Fe；4)接触力误差Fe乘以比例因子η，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置Xr；5)参考位置Xr经过手指逆运动学L-1(Xr)求解得到期望参考关节角度Θr；6)期望参考关节角度Θr与手指各个关节实际角度Θ相减，差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L(Θ)求解得到指尖实际位置。本发明控制精度较高、控制效果良好。

权利要求书

1：一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，其特征在于：所述跟踪控制方法包括以下步骤： 1) 设定机器人拟人手指具有 n 个关节和 n 个自由度， n 为自然数，且 n ≥ 2，所述手指包括 1 个侧摆关节和 n-1 个弯曲关节，建立 n 自由度手指的 D-H 连杆坐标系，其中，坐标系 x0y0z0 为基座标系，即定坐标系； x1y1z1， x2y2z2，… xnynzn 相对于基座标系建立，都是动坐标系， xnynzn 为指尖坐标系； 2) 在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换： n Tn T J F＝JF (4) n 其中： J 表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵； τ ＝ [τ1 τ2 τ3 □ τn]T 表示用于抵消手指接触力 nF，手指各关节的输出力矩，其中： τ1 表示侧摆关节的输出力矩； τ2 表示弯曲关节 1 的输出力矩； τ3 表示弯曲关节 2 的输出力矩； … τn 表示弯曲关节 n-1 的输出力矩； J 表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵； F ＝ [fx fy fz mx my mz] 表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中： fx 表示指尖接触力 F 在 x0 坐标轴的分力； fy 表示指尖接触力 F 在 y0 坐标轴的分力； fz 表示指尖接触力 F 在 z0 坐标轴的分力； mx 表示指尖接触力 F 绕 x0 坐标轴的分力矩； my 表示指尖接触力 F 绕 y0 坐标轴的分力矩； mz 表示指尖接触力 F 绕 z0 坐标轴的分力矩； 3) 经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力 Fr 相减，得到接触力误差 Fe ；其中：期望的参考力 Fr 相对于手指基座标系而言；如果接触力误差 Fe 小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤 4) ； 4) 接触力误差 Fe 乘以比例因子 η，与指尖实际位置 X 相加得到指尖下一控制周期的参考位置 Xr，其中：比例因子 η 是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差 Fe 及接触力误差变化率 Fec ； X ＝ [px py pz]， px 表示指尖相对于基座标系的 x 坐标值； py 表示指尖相对于基座标系的 y 坐标值； pz 表示指尖相对于基座标系的 z 坐标值； 5) 由步骤 4) 得到的新的参考位置 Xr 经过手指逆运动学 L-1(Xr) 求解得到期望参考关节角度 Θr ＝ [θ1r θ2r… θnr]，其中： θ1r 表示侧摆关节的期望参考侧摆角度； θ2r 表示弯曲关节 1 的期望参考弯曲角度； … θnr 表示弯曲关节 n-1 的期望参考弯曲角度； 6) 期望参考关节角度 Θr 与手指各个关节实际角度 Θ 相减，其中：关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学 L(Θ) 求解得到指尖实际位置。

说明书

机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法
    【技术领域】
     本发明涉及一种器人拟人手指控制方法。背景技术进入 20 世纪 90 年代，具有一般功能的传统工业机器人的应用趋向饱和，而随着机器人技术的进一步发展以及人工智能技术的出现，机器人的应用逐渐从工业领域，延伸到农业、医疗康复、服务娱乐业等领域当中，其操作环境往往是动态非良好的，操作对象也变得更加的多样化和复杂化，这就要求机器人配置功能更加强大，适应性和灵活性更加好的末端执行器，从而促使国内外学者相继展开新一代机器人末端执行器的研究工作。目前，研究者们普遍采用的方案是：以人手为原型，模拟人手的功能和结构设计具有多关节、多手指的多自由度机器人末端执行器，称之为机器人多指灵巧手。目前存在的机器人多指灵巧手，可以分为两大类：采用电机驱动的刚性灵巧手和采用气动柔性驱动器 ( 如 PMA、 FPA 等 ) 驱动的柔性灵巧手，如专利号为 200810122003.7 的发明专利就是采用气动柔性驱动器 FPA 驱动。
     机器人多指灵巧手能够像人手一样进行灵活抓取和操作，其控制系统及控制策略的研究显得更加重要。多指灵巧手指尖输出力的精确程度，直接决定了灵巧手能否对目标物体实现稳定抓取。对目标物体实现稳定抓取，可以看作是灵巧手多个手指及手掌与目标物体之间存在一组力约束的多机器人系统，故在进行抓取和操作时具有多闭环特征，存在力控制的不唯一性、力对抗与合作等问题。然而，多指灵巧手的抓取过程往往是一个与环境接触动态非良好的过程，多数情况下灵巧手或者操作者对环境位置 ( 指尖与目标物体接触初始位置 ) 的估计不够精确，即灵巧手在未知环境中抓取或操作目标物体。人们更多的是期望在未知环境中，手指同时满足位置与力的某种理想的动态关系，同时希望手指与环境的接触力保持恒定的期望值。
     由于气动柔性驱动器 ( 如 PMA、 FPA 等 ) 主要构成材料是橡胶，同时采用气动驱动，其精确的数学模型难以建立，故采用气动柔性驱动器驱动的柔性灵巧手指尖力难以精确控制。
     发明内容为了克服已有现有的机器人拟人手指指尖力的控制精度较差、控制效果较差的不足，本发明提供一种控制精度较高、控制效果良好的机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法。
     本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
     一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤：
     1) 设定机器人拟人手指具有 n 个关节和 n 个自由度， n 为自然数，且 n ≥ 2，所述手指包括 1 个侧摆关节和 n-1 个弯曲关节，建立 n 自由度手指的 D-H 连杆坐标系，其中，坐标系 x0y0z0 为基座标系，即定坐标系； x1y1z1， x2y2z2， ...xnynzn 相对于基座标系建立，都是动
     坐标系， xnynzn 为指尖坐标系；
     2) 在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换： n Tn T
     J F＝JF (4) n
     其中： J 表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵； τ ＝ [τ1τ2τ3...τn]T 表示用于抵消手指接触力 nF，手指各关节的输出力矩，其中： τ1 表示侧摆关节的输出力矩； τ2 表示弯曲关节 1 的输出力矩； τ3 表示弯曲关节 2 的输出力矩； ...τn 表示弯曲关节 n-1 的输出力矩； J 表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵； F ＝ [fx fy fz mx my mz] 表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中： fx 表示指尖接触力 F 在 x0 坐标轴的分力； fy 表示指尖接触力 F 在 y0 坐标轴的分力； fz 表示指尖接触力 F 在 z0 坐标轴的分力； mx 表示指尖接触力 F 绕 x0 坐标轴的分力矩； my 表示指尖接触力 F 绕 y0 坐标轴的分力矩； mz 表示指尖接触力 F 绕 z0 坐标轴的分力矩；
     3) 经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力 Fr 相减，得到接触力误差 Fe ；其中：期望的参考力 Fr 相对于手指基座标系而言；如果接触力误差 Fe 小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤 4) ； 4) 接触力误差 Fe 乘以比例因子 η，与指尖实际位置 X 相加得到指尖下一控制周期的参考位置 Xr，其中：比例因子 η 是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差 Fe 及接触力误差变化率 Fec ； X ＝ [px py pz]， px 表示指尖相对于基座标系的 x 坐标值； py 表示指尖相对于基座标系的 y 坐标值； pz 表示指尖相对于基座标系的 z 坐标值；
     5) 由步骤 4) 得到的新的参考位置 Xr 经过手指逆运动学 L-1(Xr) 求解得到期望参考关节角度 Θr ＝ [θ1r θ2r...θnr]，其中： θ1r 表示侧摆关节的期望参考侧摆角度； θ2r 表示弯曲关节 1 的期望参考弯曲角度； ...θnr 表示弯曲关节 n-1 的期望参考弯曲角度；
     6) 期望参考关节角度 Θr 与手指各个关节实际角度 Θ 相减，其中：关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学 L(Θ) 求解得到指尖实际位置。
     本发明的技术构思为：针对一类采用柔性驱动器 (PMA、 FMA 等 ) 的多指灵巧手输出力动态跟踪。基于手指指尖力传感器反馈信息，发明了一种模糊自适应指尖力跟踪控制算法，实现在未知环境下手指指尖力精确跟踪的同时，尽量减少指尖对环境的冲击作用，以免造成目标物体的不可恢复的损伤。
     手指与环境接触的情况，接触引起的环境局部微小变形由矢量 XE 表示。手指指尖与环境的接触力可由弹性力来模拟：
     F ＝ KeXE ＝ Ke(X-Xe)(1)
     其中：
     Xe——环境位置， mm ；
     X——手指实际位置， mm ；
     Ke——环境刚度系数， N/mm。
     根据式 (1)，手指与环境接触系统可简化为一个 “质量 - 弹簧” 系统，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通过关节位置传感器得到，从而可以精确计
     算得到手指与环境实际接触力。但在实际操作过程中，由于各种不可预知的因素，灵巧手及操作者很难精确了解环境刚度 Ke 及环境表面位置 Xe，这导致了手指力控制往往存在误差，无法在要求高精密输出力的场合使用。
     自适应指尖力跟踪算法具体过程：机器人多指灵巧手对目标物体实施抓取或操作时，可以从两个运动空间考虑：自由运动空间和接触空间 ( 环境约束空间 )。自由运动空间：手指从初始位置运动至与环境接触，整个过程运动过程，手指与环境的接触力 F ＝ 0。接触空间：指尖从与环境接触开始运动至相对静止状态，整个过程手指与环境的接触力 F 从小变大。
     本发明提出的在未知环境下，自适应指尖力跟踪控制算法的核心思想是：根据指尖力传感器的反馈信息，自适应调整指尖参考位置 Xr，从而逐步间接逼近期望的参考力 Fr。具体实施过程如下：首先，以环境位置 Xe 为目标参考位置，手指从指尖初始位置运动至与环境位置接触；接着，指尖继续运动，与环境接触力逐渐增大，根据指尖力传感器的力反馈信息，手指不断调整目标参考位置，逐步逼近期望指尖力。在未知环境中，很难精确知道环境位置 Xe，假设环境位置估计 Xe′与环境实际位置 Xe 之间存在偏差 ζ ＝ Xe-X′ e，用环境位置估计 Xe′作为算法初始目标参考位置，同时算法中不涉及环境刚度，因此，可以消除未知环境带来的影响。由于指尖力 F 在各力的分量是可以解耦的，为了表达清楚，可以只考虑某一维操作空间情况，用 xe、 xe′、 xr、 fr 代替 Xe、 Xe′′、 Xr、 Fr，指尖参考位置自适应调整算法如下：
     xr(t) ＝ x(t-T)+δ(t)(2)
     δ(t) ＝ η(t)·(fr-f(t-T))(3)
     式中，
     xr(t)——t 时刻指尖目标参考位置， mm， t ＝ 0 时刻指尖目标参考位置为环境位置估计 xe′ ；
     T——算法控制周期， s；
     x(t-T)—— t-T 时刻指尖实际位置， mm ；
     δ(t)—— t 时刻指尖目标参考位置补偿算子， mm ；
     fr——期望目标参考力， N；
     f(t-T)—— t-T 时刻手指与环境实际接触力，由指尖力传感器检测通过坐标转换得到， N；
     η(f)——比例因子， mm/N。
     本发明的有益效果主要表现在：本发明提出的自适应指尖力跟踪算法，采用模糊控制对指尖目标参考位置补偿算子 δ(t) 进行整定，实际上是对比例因子 η(t) 实施在线模糊自整定。根据输入量，经过模糊控制器实时调节比例因子 η(t) 的大小，进而改变目标参考位置，使得指尖与环境的接触力能够快速、平滑、零超调跟踪期望参考力。附图说明
     图 1 是柔性手指与环境接触模型。图 2 是手指的连杆坐标系。图 3 是未知环境下指尖力模糊自适应跟踪控制器。图 4 是手指自适应指尖力跟踪控制实验方案。图 5 是未知环境下手指自适应指尖力动态跟踪实验结果。具体实施方式
     下面结合附图对本发明作进一步描述。
     参照图 1 ～图 4，一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤：
     1) 设定机器人拟人手指具有 n 个关节和 n 个自由度， n 为自然数，且 n ≥ 2，所述手指包括 1 个侧摆关节和 n-1 个弯曲关节，建立 n 自由度手指的 D-H 连杆坐标系，其中，坐标系 x0y0z0 为基座标系，即定坐标系； x1y1z1， x2y2z2， ...xnynzn 相对于基座标系建立，都是动坐标系， xnynzn 为指尖坐标系；
     2) 在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换： n Tn T
     J F＝JF (4) n
     其中： J 表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵； τ ＝ [τ1 τ2 τ3...τn]T 表示用于抵消手指接触力 nF，手指各关节的输出力矩，其中： τ1 表示侧摆关节的输出力矩； τ2 表示弯曲关节 1 的输出力矩； τ3 表示弯曲关节 2 的输出力矩； ...τn 表示弯曲关节 n-1 的输出力矩； J 表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵； F ＝ [fx fy fz mx my mz] 表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中： fx 表示指尖接触力 F 在 x0 坐标轴的分力； fy 表示指尖接触力 F 在 y0 坐标轴的分力； fz 表示指尖接触力 F 在 z0 坐标轴的分力； mx 表示指尖接触力 F 绕 x0 坐标轴的分力矩； my 表示指尖接触力 F 绕 y0 坐标轴的分力矩； mz 表示指尖接触力 F 绕 z0 坐标轴的分力矩；
     3) 经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力 Fr 相减，得到接触力误差 Fe ；其中：期望的参考力 Fr 相对于手指基座标系而言；如果接触力误差 Fe 小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤 4) ；
     4) 接触力误差 Fe 乘以比例因子 η，与指尖实际位置 X 相加得到指尖下一控制周期的参考位置 Xr，其中：比例因子 η 是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差 Fe 及接触力误差变化率 Fec ； X ＝ [px py pz]， px 表示指尖相对于基座标系的 x 坐标值； py 表示指尖相对于基座标系的 y 坐标值； pz 表示指尖相对于基座标系的 z 坐标值；
     5) 由步骤 4) 得到的新的参考位置 Xr 经过手指逆运动学 L-1(Xr) 求解得到期望参考关节角度 Θr ＝ [θ1r θ2r...θnr]，其中： θ1r 表示侧摆关节的期望参考侧摆角度； θ2r 表示弯曲关节 1 的期望参考弯曲角度； ...θnr 表示弯曲关节 n-1 的期望参考弯曲角度；
     6) 期望参考关节角度 Θr 与手指各个关节实际角度 Θ 相减，其中：关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学 L(Θ) 求解得到指尖实际位置。
     参照图 1，手指 1 与环境 2 接触的情况，接触引起的环境 2 局部微小变形由矢量 XE 表示。手指 1 指尖与环境 2 的接触力可由弹性力来模拟。手指 1 与环境 2 接触系统可简化为一个 “质量 - 弹簧” 系统，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通过关节位置传感器得到，从而可以精确计算得到手指 1 与环境 2 实际接触力。但在实际操作过程中，由于各种不可预知的因素，灵巧手及操作者很难精确了解环境刚度 Ke 及环境表面位置 Xe，这导致了手指力控制往往存在误差，无法在要求高精密输出力的场合使用。
     参照图 2，为了更为清楚的描述本发明提出的算法，以具有 4 个关节 ( 包括侧摆关节 IV、弯曲关节 I( 对应于弯曲关节 1)、弯曲关节 II( 对应于弯曲关节 2) 及弯曲关节 III( 对应于弯曲关机 3))、 4 个自由的手指为例详细介绍算法的具体实施过程。图 2 所示的是简化的 4 自由度手指的 D-H 连杆坐标系，其中：坐标系 x0y0z0 为基座标系，即定坐标系； x1y1z1， x2y2z2， x3y3z3， x4y4z4 相对于基座标系建立，都是动坐标系，其中： x4y4z4 称为指尖坐标系； θ1 表示侧摆关节 IV 的侧摆角度； θ2 表示弯曲关节 I 的弯曲角度； θ3 表示弯曲关节 II 的弯曲角度； θ4 表示弯曲关节 III 的弯曲角度； a1 表示手指连杆 1 的长度； a2 表示手指连杆 2 的长度； a3 表示手指连杆 3 的长度； a4 表示手指连杆 4 的长度。
     参照图 3，根据发明内容设计未知环境下手指指尖力模糊自适应跟踪控制器结构，算法一次逼近的具体过程如下：
     第一步：发明内容提到，配合算法的实施，必须在手指指尖按照指尖力传感器，图 3 所示的方案中手指指尖采用指尖五维力传感器。参照图 1 ～图 2，手指指尖与环境接触力4 F ＝ [4fx 4fz 4fz 4mx 4my 4mz] 相对于指尖坐标系 x4y4z4 而言，其中： fx 表示指尖接触力 4F 在 4 4 x4 坐标轴的分力； fy 表示指尖接触力 4F 在 y4 坐标轴的分力； fz 表示指尖接触力 4F 在 z4 坐 4 4 标轴的分力； mx 表示指尖接触力 4F 绕 x4 坐标轴的分力矩； my 表示指尖接触力 4F 绕 y4 坐标 4 轴的分力矩； mz 表示指尖接触力 4F 绕 z4 坐标轴的分力矩。由于构成手指的弯曲关节和侧摆关节只能实现弯曲和侧摆运动，不能实现扭转运动，故指尖接触力 4F 的分力矩 4mx 一般为零，这是指尖选择五维力传感器的原因。手指与环境的实际接触力通过指尖五维力传感器测量。
     第二步：指尖力传感器反馈得到的实际接触力是相对于指尖力坐标系 x4y4z4 的，而算法实施过程中，期望所有的力应相对于手指基座标系，只有相对于定坐标系，各个力之间才能进行相互运算，因此需要将反馈的接触力经过式 (4) 进行坐标变换。 4 T4 T
     J F＝JF (4) 4
     其中： J 表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵； τ ＝ [τ1 τ2 τ3 τ4]T 表示用于抵消手指接触力 4F，手指各关节的输出力矩，其中： τ1 表示侧摆关节 IV 的输出力矩； τ2 表示弯曲关节 I 的输出力矩； τ3 表示弯曲关节 II 的输出力矩； τ4 表示弯曲关节 III 的输出力矩； J 表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵； F ＝ [fx fy fz mx my mz] 表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中： fx 表示指尖接触力 F 在 x0 坐标轴的分力； fy 表示指尖接触力 F 在 y0 坐标轴的分力； fz 表示指尖接触力 F 在 z0 坐标轴的分力； mx 表示指尖接触力 F 绕 x0 坐标轴的分力矩； my 表示指尖接触力 F 绕 y0 坐标轴的分力矩； mz 表示指尖接触力 F 绕 z0 坐标轴的分力矩。参照图 2 所示的 4 自由度手指的 D-H 连杆坐标系，可以计算 4J 及 J，如下： 4
     式 (5) 及式 (6) 中， s1 ＝ sinθ1， s2 ＝ sinθ2， s4 ＝ sinθ4， s34 ＝ sin(θ3+θ4)， s23 ＝ sin(θ2+θ3)， s234 ＝ sin(θ2+θ3+θ4)， c1 ＝ cosθ1， c2 ＝ cosθ2， c4 ＝ cosθ4， c34 ＝ cos(θ3+θ4)， c23 ＝ cos(θ2+θ3)， c234 ＝ cos(θ2+θ3+θ4)， W ＝ a4c234+a3c23+a2c2+a1， Q＝ a4s234+a3s23+a2s2， R ＝ a4s234+a3s23。
     第三步：经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力 Fr 相减，得到接触力误差 Fe。其中：期望的参考力 Fr 相对于手指基座标系而言。
     第四步：由发明内容中式 (2) 及式 (3) 可知：接触力误差 Fe 乘以比例因子 η，与指尖实际位置 X 相加得到指尖下一控制周期的参考位置 Xr。其中：比例因子 η 是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差 Fe 及接触力误差变化率 Fec ； X ＝ [px py pz]， px 表示指尖相对于基座标系的 x 坐标值； py 表示指尖相对于基座标系的 y 坐标值； pz 表示指尖相对于基座标系的 z 坐标值。
     第五步：由第四步得到的新的参考位置 Xr 经过手指逆运动学 L-1(Xr) 求解得到期望参考关节角度 Θr ＝ [θ1r θ2r θ3r θ4r]。其中： θ1r 表示侧摆关节 IV 的期望参考侧摆角度； θ2r 表示弯曲关节 I 的期望参考弯曲角度； θ3r 表示弯曲关节 II 的期望参考弯曲角度； θ4r 表示弯曲关节 III 的期望参考弯曲角度。
     第六步：期望参考关节角度 Θr 与手指各个关节实际角度 Θ 相减，其中：关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到。二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器相对简单，可以采用经典的 PID 控制算法等。手指位置控制器输出结果经过手指正运动学 L(Θ) 求解得到指尖实际位置，同时为下一次算法的运行做准备，直到实际接触力与期望接触力误差满足控制要求时，算法停止运算。
     可以看到本算法中包含了手指位置控制环，其力跟踪控制精度很大程度上取决于手指位置控制精度。
     参照图 4 ～图 5，为了验证上述提出的模糊自适应指尖力跟踪控制策略的有效性，搭建指尖力动态跟踪实验方案，该手指采用气动柔性驱动器 FPA 驱动。指尖从初始位置 P0[80 15 60] 沿基座标系 z0 方向向未知目标物体 3( 为了验证算法的自适应性，实验中才用
     刚度较小的泡沫材料作为目标物体，其位置及刚度未知 ) 作直线移动，假定期望的目标接触力保持 fz ＝ 12N( 相对于基座标系 )，初始的环境位置估计 xe′为 P′ [80 15 66]，算法控制周期 T ＝ 0.05s，未知目标物体位置大约在 Pzr ＝ 80mm 处，得到实验结果如图 4 所示，实线部分为实验结果，虚线部分为期望接触力。参照图 4 可以看到：自由运动空间中：根据指尖力传感器的反馈信息，算法适当增大参考位置补偿算子 δ(t)，使得指尖位置快速逼近未知目标物体，因为指尖力传感器噪声的存在，实际目标接触力约为 0 ；接触空间：由于手指的被动柔性和指尖参考位置的在线模糊自整定，指尖与目标物体接触的初始阶段，没有发生明显的抖动和力的超调现象；指尖与目标物体接触后能够快速、平滑的到达期望的接触力，达到期望的接触力的稳态误差在 ±0.15N 范围，并且指尖 z0 方向坐标稳定在 80mm 左右处，稳态时间约为 1s。目前存在指尖力动态跟踪算法结果为： Lu 等提出的滑模阻抗指尖力动态跟踪算法，响应时间约为 1.2s ； Haidache 等提出的在线参数估计算法，响应时间约为 2.4s ； Seraji 等提出的自适应阻抗力控制方法，响应时间约为 0.8s。结果表明：本发明提出的模糊自适应指尖力跟踪算法，能够消除未知环境的影响，能够快速、有效、平滑的动态跟踪期望的接触力，具有良好的控制效果。

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1、10申请公布号CN102363301A43申请公布日20120229CN102363301ACN102363301A21申请号201110318758622申请日20111019B25J13/08200601B25J15/0820060171申请人浙江工业大学地址310014浙江省杭州市下城区朝晖六区72发明人王志恒鲍官军杨庆华张立彬74专利代理机构杭州天正专利事务所有限公司33201代理人王兵王利强54发明名称机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法57摘要一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤1设定机器人拟人手指具有N个关节和N个自由度；2通过指尖五维力传感器测量拟人手指与。

2、环境的实际接触力；3实际接触力与期望的接触力FR相减，得到接触力误差FE；4接触力误差FE乘以比例因子，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置XR；5参考位置XR经过手指逆运动学L1XR求解得到期望参考关节角度R；6期望参考关节角度R与手指各个关节实际角度相减，差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L求解得到指尖实际位置。本发明控制精度较高、控制效果良好。51INTCL19中华人民共和国国家知识产权局12发明专利申请权利要求书1页说明书7页附图3页CN102363319A1/1页21一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，其特征在于所述跟踪控制方法。

3、包括以下步骤1设定机器人拟人手指具有N个关节和N个自由度，N为自然数，且N2，所述手指包括1个侧摆关节和N1个弯曲关节，建立N自由度手指的DH连杆坐标系，其中，坐标系X0Y0Z0为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1，X2Y2Z2，XNYNZN相对于基座标系建立，都是动坐标系，XNYNZN为指尖坐标系；2在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换NJTNFJTF4其中NJ表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；123NT表示用于抵消手指接触力NF，手指各关节的输出力矩，其中1表示侧摆关节的输出力矩；2表示弯曲。

4、关节1的输出力矩；3表示弯曲关节2的输出力矩；N表示弯曲关节N1的输出力矩；J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；FFXFYFZMXMYMZ表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中FX表示指尖接触力F在X0坐标轴的分力；FY表示指尖接触力F在Y0坐标轴的分力；FZ表示指尖接触力F在Z0坐标轴的分力；MX表示指尖接触力F绕X0坐标轴的分力矩；MY表示指尖接触力F绕Y0坐标轴的分力矩；MZ表示指尖接触力F绕Z0坐标轴的分力矩；3经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力FR相减，得到接触力误差FE；其中期望的参考力FR相对于手指基座标系而言；如果接触力误差FE小于预设的控制阈值，。

5、结束；否则进入步骤4；4接触力误差FE乘以比例因子，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置XR，其中比例因子是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差FE及接触力误差变化率FEC；XPXPYPZ，PX表示指尖相对于基座标系的X坐标值；PY表示指尖相对于基座标系的Y坐标值；PZ表示指尖相对于基座标系的Z坐标值；5由步骤4得到的新的参考位置XR经过手指逆运动学L1XR求解得到期望参考关节角度R1R2RNR，其中1R表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；2R表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；NR表示弯曲关节N1的期望参考弯曲角度；6期望参考关节角度R与手指各个关节实际。

6、角度相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L求解得到指尖实际位置。权利要求书CN102363301ACN102363319A1/7页3机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法技术领域0001本发明涉及一种器人拟人手指控制方法。背景技术0002进入20世纪90年代，具有一般功能的传统工业机器人的应用趋向饱和，而随着机器人技术的进一步发展以及人工智能技术的出现，机器人的应用逐渐从工业领域，延伸到农业、医疗康复、服务娱乐业等领域当中，其操作环境往往是动态非良好的，操作对象也变得更加的多样化和复杂化，这就要求机器。

7、人配置功能更加强大，适应性和灵活性更加好的末端执行器，从而促使国内外学者相继展开新一代机器人末端执行器的研究工作。目前，研究者们普遍采用的方案是以人手为原型，模拟人手的功能和结构设计具有多关节、多手指的多自由度机器人末端执行器，称之为机器人多指灵巧手。目前存在的机器人多指灵巧手，可以分为两大类采用电机驱动的刚性灵巧手和采用气动柔性驱动器如PMA、FPA等驱动的柔性灵巧手，如专利号为2008101220037的发明专利就是采用气动柔性驱动器FPA驱动。0003机器人多指灵巧手能够像人手一样进行灵活抓取和操作，其控制系统及控制策略的研究显得更加重要。多指灵巧手指尖输出力的精确程度，直接决定了灵巧手。

8、能否对目标物体实现稳定抓取。对目标物体实现稳定抓取，可以看作是灵巧手多个手指及手掌与目标物体之间存在一组力约束的多机器人系统，故在进行抓取和操作时具有多闭环特征，存在力控制的不唯一性、力对抗与合作等问题。然而，多指灵巧手的抓取过程往往是一个与环境接触动态非良好的过程，多数情况下灵巧手或者操作者对环境位置指尖与目标物体接触初始位置的估计不够精确，即灵巧手在未知环境中抓取或操作目标物体。人们更多的是期望在未知环境中，手指同时满足位置与力的某种理想的动态关系，同时希望手指与环境的接触力保持恒定的期望值。0004由于气动柔性驱动器如PMA、FPA等主要构成材料是橡胶，同时采用气动驱动，其精确的数学模型。

9、难以建立，故采用气动柔性驱动器驱动的柔性灵巧手指尖力难以精确控制。发明内容0005为了克服已有现有的机器人拟人手指指尖力的控制精度较差、控制效果较差的不足，本发明提供一种控制精度较高、控制效果良好的机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法。0006本发明解决其技术问题所采用的技术方案是0007一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤00081设定机器人拟人手指具有N个关节和N个自由度，N为自然数，且N2，所述手指包括1个侧摆关节和N1个弯曲关节，建立N自由度手指的DH连杆坐标系，其中，坐标系X0Y0Z0为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1，X2Y2Z2，XNYNZN相对于基座标系。

10、建立，都是动说明书CN102363301ACN102363319A2/7页4坐标系，XNYNZN为指尖坐标系；00092在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换0010NJTNFJTF40011其中NJ表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；123NT表示用于抵消手指接触力NF，手指各关节的输出力矩，其中1表示侧摆关节的输出力矩；2表示弯曲关节1的输出力矩；3表示弯曲关节2的输出力矩；N表示弯曲关节N1的输出力矩；J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；FFXFYFZMXMYMZ表示指尖与环境相对于基座标系。

11、的接触力，其中FX表示指尖接触力F在X0坐标轴的分力；FY表示指尖接触力F在Y0坐标轴的分力；FZ表示指尖接触力F在Z0坐标轴的分力；MX表示指尖接触力F绕X0坐标轴的分力矩；MY表示指尖接触力F绕Y0坐标轴的分力矩；MZ表示指尖接触力F绕Z0坐标轴的分力矩；00123经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力FR相减，得到接触力误差FE；其中期望的参考力FR相对于手指基座标系而言；如果接触力误差FE小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤4；00134接触力误差FE乘以比例因子，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置XR，其中比例因子是通过模糊自整定控制器在线调节，。

12、模糊自整定控制器的输入量为接触力误差FE及接触力误差变化率FEC；XPXPYPZ，PX表示指尖相对于基座标系的X坐标值；PY表示指尖相对于基座标系的Y坐标值；PZ表示指尖相对于基座标系的Z坐标值；00145由步骤4得到的新的参考位置XR经过手指逆运动学L1XR求解得到期望参考关节角度R1R2RNR，其中1R表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；2R表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；NR表示弯曲关节N1的期望参考弯曲角度；00156期望参考关节角度R与手指各个关节实际角度相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L。

13、求解得到指尖实际位置。0016本发明的技术构思为针对一类采用柔性驱动器PMA、FMA等的多指灵巧手输出力动态跟踪。基于手指指尖力传感器反馈信息，发明了一种模糊自适应指尖力跟踪控制算法，实现在未知环境下手指指尖力精确跟踪的同时，尽量减少指尖对环境的冲击作用，以免造成目标物体的不可恢复的损伤。0017手指与环境接触的情况，接触引起的环境局部微小变形由矢量XE表示。手指指尖与环境的接触力可由弹性力来模拟0018FKEXEKEXXE10019其中0020XE环境位置，MM；0021X手指实际位置，MM；0022KE环境刚度系数，N/MM。0023根据式1，手指与环境接触系统可简化为一个“质量弹簧”系统。

14、，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通过关节位置传感器得到，从而可以精确计说明书CN102363301ACN102363319A3/7页5算得到手指与环境实际接触力。但在实际操作过程中，由于各种不可预知的因素，灵巧手及操作者很难精确了解环境刚度KE及环境表面位置XE，这导致了手指力控制往往存在误差，无法在要求高精密输出力的场合使用。0024自适应指尖力跟踪算法具体过程机器人多指灵巧手对目标物体实施抓取或操作时，可以从两个运动空间考虑自由运动空间和接触空间环境约束空间。自由运动空间手指从初始位置运动至与环境接触，整个过程运动过程，手指与环境的接触力F0。接触空间指尖从与环境接。

15、触开始运动至相对静止状态，整个过程手指与环境的接触力F从小变大。0025本发明提出的在未知环境下，自适应指尖力跟踪控制算法的核心思想是根据指尖力传感器的反馈信息，自适应调整指尖参考位置XR，从而逐步间接逼近期望的参考力FR。具体实施过程如下首先，以环境位置XE为目标参考位置，手指从指尖初始位置运动至与环境位置接触；接着，指尖继续运动，与环境接触力逐渐增大，根据指尖力传感器的力反馈信息，手指不断调整目标参考位置，逐步逼近期望指尖力。在未知环境中，很难精确知道环境位置XE，假设环境位置估计XE与环境实际位置XE之间存在偏差XEXE，用环境位置估计XE作为算法初始目标参考位置，同时算法中不涉及环境刚。

16、度，因此，可以消除未知环境带来的影响。由于指尖力F在各力的分量是可以解耦的，为了表达清楚，可以只考虑某一维操作空间情况，用XE、XE、XR、FR代替XE、XE、XR、FR，指尖参考位置自适应调整算法如下0026XRTXTTT20027TTFRFTT30028式中，0029XRTT时刻指尖目标参考位置，MM，T0时刻指尖目标参考位置为环境位置估计XE；0030T算法控制周期，S；0031XTTTT时刻指尖实际位置，MM；0032TT时刻指尖目标参考位置补偿算子，MM；0033FR期望目标参考力，N；0034FTTTT时刻手指与环境实际接触力，由指尖力传感器检测通过坐标转换得到，N；0035F比例。

17、因子，MM/N。0036本发明的有益效果主要表现在本发明提出的自适应指尖力跟踪算法，采用模糊控制对指尖目标参考位置补偿算子T进行整定，实际上是对比例因子T实施在线模糊自整定。根据输入量，经过模糊控制器实时调节比例因子T的大小，进而改变目标参考位置，使得指尖与环境的接触力能够快速、平滑、零超调跟踪期望参考力。附图说明0037图1是柔性手指与环境接触模型。0038图2是手指的连杆坐标系。0039图3是未知环境下指尖力模糊自适应跟踪控制器。说明书CN102363301ACN102363319A4/7页60040图4是手指自适应指尖力跟踪控制实验方案。0041图5是未知环境下手指自适应指尖力动态跟踪实。

18、验结果。具体实施方式0042下面结合附图对本发明作进一步描述。0043参照图1图4，一种机器人拟人手指自适应指尖力跟踪控制方法，包括以下步骤00441设定机器人拟人手指具有N个关节和N个自由度，N为自然数，且N2，所述手指包括1个侧摆关节和N1个弯曲关节，建立N自由度手指的DH连杆坐标系，其中，坐标系X0Y0Z0为基座标系，即定坐标系；X1Y1Z1，X2Y2Z2，XNYNZN相对于基座标系建立，都是动坐标系，XNYNZN为指尖坐标系；00452在手指指尖安装指尖五维力传感器，通过指尖五维力传感器测量拟人手指与环境的实际接触力，所述实际接触力是相对于指尖坐标系的，通过以下坐标变换0046NJTN。

19、FJTF40047其中NJ表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；123NT表示用于抵消手指接触力NF，手指各关节的输出力矩，其中1表示侧摆关节的输出力矩；2表示弯曲关节1的输出力矩；3表示弯曲关节2的输出力矩；N表示弯曲关节N1的输出力矩；J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；FFXFYFZMXMYMZ表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中FX表示指尖接触力F在X0坐标轴的分力；FY表示指尖接触力F在Y0坐标轴的分力；FZ表示指尖接触力F在Z0坐标轴的分力；MX表示指尖接触力F绕X0坐标轴的分力矩；MY表示指尖接触力F绕Y0坐标轴的分力矩；MZ表示指尖接触力F绕Z0坐标轴的分力矩；00483经。

20、过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力FR相减，得到接触力误差FE；其中期望的参考力FR相对于手指基座标系而言；如果接触力误差FE小于预设的控制阈值，结束；否则进入步骤4；00494接触力误差FE乘以比例因子，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置XR，其中比例因子是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差FE及接触力误差变化率FEC；XPXPYPZ，PX表示指尖相对于基座标系的X坐标值；PY表示指尖相对于基座标系的Y坐标值；PZ表示指尖相对于基座标系的Z坐标值；00505由步骤4得到的新的参考位置XR经过手指逆运动学L1XR求解得到期望。

21、参考关节角度R1R2RNR，其中1R表示侧摆关节的期望参考侧摆角度；2R表示弯曲关节1的期望参考弯曲角度；NR表示弯曲关节N1的期望参考弯曲角度；00516期望参考关节角度R与手指各个关节实际角度相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到，二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L求解得到指尖实际位置。0052参照图1，手指1与环境2接触的情况，接触引起的环境2局部微小变形由矢量XE表示。手指1指尖与环境2的接触力可由弹性力来模拟。手指1与环境2接触系统可简化为一个“质量弹簧”系统，假设精确知道环境位置，及环境刚度系数，指尖实际位置可以通说明书CN。

22、102363301ACN102363319A5/7页7过关节位置传感器得到，从而可以精确计算得到手指1与环境2实际接触力。但在实际操作过程中，由于各种不可预知的因素，灵巧手及操作者很难精确了解环境刚度KE及环境表面位置XE，这导致了手指力控制往往存在误差，无法在要求高精密输出力的场合使用。0053参照图2，为了更为清楚的描述本发明提出的算法，以具有4个关节包括侧摆关节IV、弯曲关节I对应于弯曲关节1、弯曲关节II对应于弯曲关节2及弯曲关节III对应于弯曲关机3、4个自由的手指为例详细介绍算法的具体实施过程。图2所示的是简化的4自由度手指的DH连杆坐标系，其中坐标系X0Y0Z0为基座标系，即定坐。

23、标系；X1Y1Z1，X2Y2Z2，X3Y3Z3，X4Y4Z4相对于基座标系建立，都是动坐标系，其中X4Y4Z4称为指尖坐标系；1表示侧摆关节IV的侧摆角度；2表示弯曲关节I的弯曲角度；3表示弯曲关节II的弯曲角度；4表示弯曲关节III的弯曲角度；A1表示手指连杆1的长度；A2表示手指连杆2的长度；A3表示手指连杆3的长度；A4表示手指连杆4的长度。0054参照图3，根据发明内容设计未知环境下手指指尖力模糊自适应跟踪控制器结构，算法一次逼近的具体过程如下0055第一步发明内容提到，配合算法的实施，必须在手指指尖按照指尖力传感器，图3所示的方案中手指指尖采用指尖五维力传感器。参照图1图2，手指指尖。

24、与环境接触力4F4FX4FZ4FZ4MX4MY4MZ相对于指尖坐标系X4Y4Z4而言，其中4FX表示指尖接触力4F在X4坐标轴的分力；4FY表示指尖接触力4F在Y4坐标轴的分力；4FZ表示指尖接触力4F在Z4坐标轴的分力；4MX表示指尖接触力4F绕X4坐标轴的分力矩；4MY表示指尖接触力4F绕Y4坐标轴的分力矩；4MZ表示指尖接触力4F绕Z4坐标轴的分力矩。由于构成手指的弯曲关节和侧摆关节只能实现弯曲和侧摆运动，不能实现扭转运动，故指尖接触力4F的分力矩4MX一般为零，这是指尖选择五维力传感器的原因。手指与环境的实际接触力通过指尖五维力传感器测量。0056第二步指尖力传感器反馈得到的实际接触力。

25、是相对于指尖力坐标系X4Y4Z4的，而算法实施过程中，期望所有的力应相对于手指基座标系，只有相对于定坐标系，各个力之间才能进行相互运算，因此需要将反馈的接触力经过式4进行坐标变换。00574JT4FJTF40058其中4J表示相对于指尖坐标系的雅克比矩阵；1234T表示用于抵消手指接触力4F，手指各关节的输出力矩，其中1表示侧摆关节IV的输出力矩；2表示弯曲关节I的输出力矩；3表示弯曲关节II的输出力矩；4表示弯曲关节III的输出力矩；J表示手指相对于基座标系的雅克比矩阵；FFXFYFZMXMYMZ表示指尖与环境相对于基座标系的接触力，其中FX表示指尖接触力F在X0坐标轴的分力；FY表示指尖接。

26、触力F在Y0坐标轴的分力；FZ表示指尖接触力F在Z0坐标轴的分力；MX表示指尖接触力F绕X0坐标轴的分力矩；MY表示指尖接触力F绕Y0坐标轴的分力矩；MZ表示指尖接触力F绕Z0坐标轴的分力矩。参照图2所示的4自由度手指的DH连杆坐标系，可以计算4J及J，如下0059说明书CN102363301ACN102363319A6/7页800600061式5及式6中，S1SIN1，S2SIN2，S4SIN4，S34SIN34，S23SIN23，S234SIN234，C1COS1，C2COS2，C4COS4，C34COS34，C23COS23，C234COS234，WA4C234A3C23A2C2A1，Q。

27、A4S234A3S23A2S2，RA4S234A3S23。0062第三步经过坐标变换后的手指与目标物体的实际接触力，与期望的接触力FR相减，得到接触力误差FE。其中期望的参考力FR相对于手指基座标系而言。0063第四步由发明内容中式2及式3可知接触力误差FE乘以比例因子，与指尖实际位置X相加得到指尖下一控制周期的参考位置XR。其中比例因子是通过模糊自整定控制器在线调节，模糊自整定控制器的输入量为接触力误差FE及接触力误差变化率FEC；XPXPYPZ，PX表示指尖相对于基座标系的X坐标值；PY表示指尖相对于基座标系的Y坐标值；PZ表示指尖相对于基座标系的Z坐标值。0064第五步由第四步得到的新的。

28、参考位置XR经过手指逆运动学L1XR求解得到期望参考关节角度R1R2R3R4R。其中1R表示侧摆关节IV的期望参考侧摆角度；2R表示弯曲关节I的期望参考弯曲角度；3R表示弯曲关节II的期望参考弯曲角度；4R表示弯曲关节III的期望参考弯曲角度。0065第六步期望参考关节角度R与手指各个关节实际角度相减，其中关节实际角度由安装在关节上角度传感器检测得到。二者的差值作为手指位置控制器的输入，手指位置控制器相对简单，可以采用经典的PID控制算法等。手指位置控制器输出结果经过手指正运动学L求解得到指尖实际位置，同时为下一次算法的运行做准备，直到实际接触力与期望接触力误差满足控制要求时，算法停止运算。0。

29、066可以看到本算法中包含了手指位置控制环，其力跟踪控制精度很大程度上取决于手指位置控制精度。0067参照图4图5，为了验证上述提出的模糊自适应指尖力跟踪控制策略的有效性，搭建指尖力动态跟踪实验方案，该手指采用气动柔性驱动器FPA驱动。指尖从初始位置P0801560沿基座标系Z0方向向未知目标物体3为了验证算法的自适应性，实验中才用刚度较小的泡沫材料作为目标物体，其位置及刚度未知作直线移动，假定期望的目标接触力保持FZ12N相对于基座标系，初始的环境位置估计XE为P801566，算法控制周期T005S，未知目标物体位置大约在PZR80MM处，得到实验结果如图4所示，实线部分为实验结果，虚线部分。

30、为期望接触力。参照图4可以看到自由运动空间中根据指尖力传感器的反馈信息，算法适当增大参考位置补偿算子T，使得指尖位置快速逼近未知目标物体，因为指尖力传感器噪声的存在，实际目标接触力约为0；接触空间由于手指的被动柔性和指尖参考位置的在线模糊自整定，指尖与目标物体接触的初始阶段，没有发生明显的抖动和力的超调现象；指尖与目标物体接触后能够快速、平滑的到达期望的接触力，稳态误差在015N范围，并且指尖Z0方向坐标稳定在80MM左右处，达到期望的接触力的说明书CN102363301ACN102363319A7/7页9稳态时间约为1S。目前存在指尖力动态跟踪算法结果为LU等提出的滑模阻抗指尖力动态跟踪算法，响应时间约为12S；HAIDACHE等提出的在线参数估计算法，响应时间约为24S；SERAJI等提出的自适应阻抗力控制方法，响应时间约为08S。结果表明本发明提出的模糊自适应指尖力跟踪算法，能够消除未知环境的影响，能够快速、有效、平滑的动态跟踪期望的接触力，具有良好的控制效果。说明书CN102363301ACN102363319A1/3页10图1图2说明书附图CN102363301ACN102363319A2/3页11图3图4说明书附图CN102363301ACN102363319A3/3页12图5说明书附图CN102363301A。

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