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摘要
为了提高人机物理交互的准确性和柔顺性，实现最优交互性能，针对基于迭代学习的阻抗控制方法需要多次重复同一任务的问题，借鉴迭代最优控制无需系统矩阵信息即可优化代价函数确定系统最优控制输入的机制，提出了基于迭代最优阻抗的人机物理交互控制方法。所提控制方法采用双环控制结构。其中面向任务的外环，设计了迭代最优阻抗控制器（Iterative Optimal Impedance Controller，IOIC），将求取最优阻抗参数的问题描述成线性二次型调节器问题，利用迭代最优控制，求取最优反馈增益，使包括跟踪误差和交互力在内的代价函数最小化。同时引入软辅助函数，避免参数突变可能带来的机器人抖动问题。面向机器人的内环，设计了非奇异终端滑模轨迹跟踪控制器（Nonsingular Terminal Sliding Mode Trajectory Tracking Controller，NTSMTC），使机器人实际轨迹跟踪外环输出的阻抗轨迹，通过饱和函数消减了控制律的抖振。仿真结果证明，所提方法在人机协作任务中，仅利用一次任务初始阶段的交互信息即可求得最优阻抗参数，使任务过程中的轨迹跟踪误差和交互人所消耗的力最小化。
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