1. 引言
研究背景：随着科技的飞速发展，人 - 机器人协作在工业生产、医疗辅助、家庭服务等多个领域得到了广泛应用。在工业生产中，协作机器人能够与人类共同完成装配、搬运等任务，提升生产效率；在医疗领域，机器人可辅助医生进行手术操作或帮助患者开展康复训练；在家庭服务场景中，服务机器人能协助人类完成清洁、照料等工作[4][12]。然而，在这些协作场景中，为确保机器人与人类的安全交互以及任务的高效完成，力反馈控制与柔顺性设计显得尤为重要。力反馈控制使机器人能够实时感知并调整与外界环境或人类的交互力，而柔顺性设计则赋予机器人适应复杂环境和任务的能力。
研究意义：力反馈控制与柔顺性设计对于保障人 - 机器人协作的安全性和提高协作效率具有关键作用。通过力反馈控制，机器人可以精准地感知并响应外界作用力，避免因力度过大或过小导致的安全隐患，确保人类操作者的安全[1]。同时，柔顺性设计使得机器人能够在复杂多变的任务环境中灵活调整自身动作，以更自然、高效的方式与人类协作完成各项任务。这不仅有助于推动工业生产向智能化、柔性化方向转型，还能提升医疗服务的质量与效率，改善家庭服务的体验，对促进相关领域的发展具有重要价值[12]。
2. 力反馈控制与柔顺性设计的发展历程
2.1 力反馈控制的发展
力反馈控制的概念最初源于对机器人与环境交互能力的需求，其核心在于通过实时感知和调节机器人对外部环境的作用力，以实现更精准、安全的操作。早期的力反馈控制主要依赖于简单的机械装置，如弹簧和阻尼器，这些装置虽然能够提供一定的被动柔顺性，但控制精度较低且应用场景有限[4]。随着传感器技术和计算机控制方法的发展，主动力反馈控制逐渐成为研究热点。特别是在20世纪80年代后，基于力传感器信号反馈的主动柔顺控制策略被提出，为力反馈控制奠定了理论基础[11]。近年来，随着智能算法的引入，力反馈控制在工业自动化、医疗辅助等领域的应用场景不断拓展，展现了强大的技术潜力。
2.2 柔顺性设计的发展
柔顺性设计的发展经历了从被动到主动、从单一结构优化到多学科融合的演变过程。早期的柔顺性设计主要依赖于机械结构的改进，例如通过引入弹性元件或优化关节设计来增强机器人的顺应能力[1]。然而，这种被动柔顺性设计往往存在结构复杂、控制精度不足的问题。随着材料科学的进步，柔性材料和智能材料的出现为柔顺性设计提供了新的思路。例如，软体机械臂的设计充分利用了柔性材料的天然顺应性，在遥操作和力反馈系统中表现出优异的性能[13]。此外，结合传感器技术和智能控制算法的主动柔顺性设计逐渐成为主流，进一步提升了机器人在复杂环境中的适应能力。
2.3 现有技术的优势与不足
当前的力反馈控制与柔顺性设计技术在多个方面展现了显著优势。例如，阻抗控制方法因其计算量小且具有较好的鲁棒性，被广泛应用于人机交互场景中，能够有效实现高精度的力跟踪[2]。同时，柔顺性设计通过优化机械结构和材料选择，显著提升了机器人的安全性和适应性[7]。然而，这些技术仍存在一些不足之处。例如，力反馈控制在高精度力信号采集和处理方面面临挑战，而柔顺性设计则在响应速度和成本控制方面有待改进。此外，现有技术在应对复杂环境干扰和多任务适应性方面也存在一定的局限性，亟需进一步优化和创新。
3. 力反馈控制的原理与方法
3.1 传感器选型
在力反馈控制系统中，选择合适的力传感器至关重要。应变片式力传感器通过测量电阻变化来检测外力，具有精度高、成本低的优点，适用于静态或低频动态力测量场景[6]。压电式力传感器则利用压电材料的特性，能够将外力直接转换为电信号，其响应速度快，适合高频动态力检测，常用于需要快速反馈的协作任务[14]。此外，FSR薄膜压力传感器因体积小、灵敏度高，常被用于检测短暂接触力，在基于接触力识别的人机协作控制系统中发挥重要作用[14]。不同类型传感器各有优劣，需根据具体应用场景进行合理选择。
3.2 信号处理
力传感器采集到的信号往往包含噪声，需经过一系列处理才能用于精确控制。信号采集阶段需确保采样频率足够高，以准确捕捉力的变化细节[5]。随后，通过滤波算法去除高频噪声，保留有效力信号成分。常用的滤波方法包括低通滤波、带通滤波等，可根据信号特性选择合适类型[15]。放大电路则用于提升信号幅值，使其达到后续控制算法处理的要求。这些信号处理方法共同作用，为力反馈控制提供准确、可靠的数据基础。
3.3 控制算法
阻抗控制是实现力反馈的重要手段，其核心思想是通过调节机器人末端位置与外力之间的关系，达到柔顺控制的目的。具体而言，通过建立机器人所受外力与位置、速度、加速度之间的模型关系，实现对末端位置的调节，从而适应外界环境的变化[15]。力/位混合控制则结合了力控制和位置控制的优势，在约束方向上施加力控制，而在垂直于约束方向上进行位置控制，以实现高精度的力跟踪和位置定位[1]。这两种算法在力反馈控制中发挥着关键作用，能够确保机器人与人或环境交互时的安全性和精确性[2]。
4. 柔顺性设计策略
4.1 机械结构设计
在机器人柔顺性设计中，机械结构设计起着至关重要的作用。通过优化关节设计和连杆结构，可以显著提升机器人的柔顺运动能力，从而更好地适应复杂的协作任务。例如，基于谐波传动关节的动力学模型，研究人员提出了一种利用波发生器与柔轮柔性特性的方法，以实现对机械臂零力控制的目标[8]。此外，在机械臂的末端执行器建立适当的坐标系，并将控制问题分解为力控制与位置控制两个独立的子问题，能够有效实现力位混合控制，从而增强机械臂在协作任务中的灵活性与安全性[10]。这些设计不仅提高了机械臂的运动精度，还为其在动态环境下的稳定运行提供了保障。
4.2 材料选择
材料的选择是机器人柔顺性设计的另一个关键方面。柔性材料和智能材料因其独特的物理特性，逐渐成为柔顺性设计的首选材料。例如，软体机械臂采用波纹管等柔性材料构建，不仅能够实现天然柔顺性，还能确保在人机交互中的高度安全性[13]。这类材料的应用使得机械臂能够轻松完成柔性抓取和柔性运动等传统刚性机械臂难以实现的功能。同时，智能材料如形状记忆合金和压电材料，可通过外界刺激主动调整机械臂的刚度和形态，从而进一步优化其柔顺性能。这些材料的引入不仅拓展了机械臂的应用场景，也为未来柔顺性设计提供了更多可能性。
5. 力反馈控制与柔顺性设计的应用案例分析
5.1 工业协作场景
在工业生产线上的装配任务中，力反馈控制与柔顺性设计的应用显著提升了机器人与工人之间的安全性和协作效率。协作机器人需要具备精确的力控制能力，以避免对敏感零件或人类操作员造成损伤。例如，在精密电子元件的装配过程中，机器人末端执行器通过力传感器实时检测与外界环境的接触力，并结合阻抗控制算法调整其运动行为，从而实现柔顺交互[1]。此外，基于力/位混合控制策略的设计方法将控制问题分解为力控制子问题和位置控制子问题，使得机器人能够在约束方向上精确跟踪期望力，同时在非约束方向上保持位置精度[10]。这种设计不仅提高了装配任务的成功率，还显著降低了因意外碰撞导致的安全风险，为工业协作场景提供了可靠的技术支持。
5.2 医疗辅助场景
在医疗领域，力反馈控制与柔顺性设计在手术辅助和康复训练中发挥了重要作用。以手术机器人为例，其末端执行器通过集成高精度的力传感器，能够实时感知手术器械与患者组织的交互力，从而确保手术操作的精细性和安全性[3]。同时，基于人机协作的柔顺示教技术通过补偿机器人重力矩和摩擦力矩，使得医生可以更自然地引导机器人完成复杂的手术动作。在康复训练场景中，下肢康复机器人利用力传感器检测人机交互力，并通过阻抗控制实现柔顺运动，当交互力超过设定阈值时，系统会自动调整运动轨迹以避免对患者造成二次伤害[6]。这种设计不仅提高了治疗效果，还显著提升了患者的舒适度，充分体现了力反馈控制与柔顺性设计在医疗辅助领域的价值。
5.3 家庭服务场景
在家庭服务机器人领域，力反馈控制与柔顺性设计是实现人机自然交互的关键技术。家庭服务机器人通常需要在复杂且动态的环境中执行任务，如搬运物品、协助老人等，这些任务对机器人的安全性和适应性提出了较高要求。通过引入力反馈控制，机器人能够感知与人类用户的交互力，并根据力的变化调整自身行为，从而实现更加自然的交互体验[2]。此外，柔顺性设计通过优化机械结构和材料选择，赋予机器人更高的灵活性和适应性，使其能够在狭小空间内完成精细操作。例如，在协助老人穿衣的过程中，机器人通过柔顺性设计能够更好地适应人体曲线，避免因过度刚性导致的不适感[12]。这种设计不仅提升了家庭服务机器人的任务完成能力，还增强了用户对机器人的信任感和接受度，为人机共融环境的构建奠定了坚实基础。
6. 面临的挑战与优化改进措施
6.1 面临的挑战
在实际应用中，力反馈控制与柔顺性设计面临诸多挑战。首先，环境干扰是一个不可忽视的问题，复杂的协作场景中可能存在振动、噪声等外部因素，这些因素会干扰力传感器信号的准确性，从而影响力反馈控制的精度[7]。其次，多任务适应性也是一大难题，不同的协作任务对机器人的柔顺性要求各异，传统固定参数的导纳模型难以满足多样化任务需求，导致机器人无法高效完成复杂多变的任务[9]。此外，人体运动的不确定性和手臂阻抗参数的可变性，进一步增加了力反馈控制与柔顺性设计的难度，使得系统难以实时、精准地响应操作者的运动意图。
6.2 优化改进措施
为应对上述挑战，可从多方面采取优化改进措施。在控制算法方面，研发新型变参数导纳控制策略，如结合模糊控制与导纳控制，利用交互力误差及其变化率作为模糊控制输入，实时改变导纳模型的参数，以实现柔顺性自主调节，提升系统对复杂任务的适应能力[2]。在结构设计上，进行创新设计，通过优化关节设计和连杆结构，赋予机器人更好的柔顺运动能力，使其能够更灵活地应对不同协作任务。同时，结合智能材料的应用，进一步改善机器人的柔顺性，提高其对环境干扰的抵抗能力[9]。这些措施有望显著提升力反馈控制与柔顺性设计系统的性能，推动人 - 机器人协作技术的发展。
7. 未来发展趋势
7.1 与新兴技术融合
随着科技的不断进步，力反馈控制与柔顺性设计有望与人工智能、物联网等新兴技术深度融合，从而开辟新的应用领域并提升系统性能。例如，在人工智能的支持下，协作机器人可以通过深度学习算法对复杂任务进行实时规划和决策，从而显著提高其在动态环境中的适应能力[12]。此外，物联网技术的应用可以实现多机器人之间的协同工作，并通过分布式传感器网络实时监控任务执行状态，进一步优化力反馈控制与柔顺性设计的效果。这种融合不仅能够增强机器人的智能化水平，还能为工业4.0背景下的智能制造提供更高效的解决方案。
7.2 领域拓展应用
力反馈控制与柔顺性设计的潜在应用范围正在不断扩大，未来有望在太空探索、灾难救援等新兴领域发挥重要作用。在太空探索中，由于极端环境对设备可靠性和安全性提出了极高要求，具备力反馈控制与柔顺性设计的机器人能够更精准地执行维修、采样等任务，同时减少对操作人员的风险[1]。在灾难救援场景中，这类技术可以使救援机器人更好地适应复杂地形和不可预测的环境变化，从而提高救援效率并保障人员安全。此外，在医疗健康领域，力反馈控制与柔顺性设计的进一步优化将推动微创手术机器人和康复辅助设备的发展，为患者提供更加个性化、高效的治疗方案。
参考文献
[1]黄海丰;刘培森;李擎;于欣波.协作机器人智能控制与人机交互研究综述[J].工程科学学报,2022,44(4):780-791.
[2]彭建伟;廖哲霖;姚瀚晨;万郅玙;朱利琦;戴厚德.基于拓展社会力的机器人柔顺跟随与避障控制[J].系统仿真学报,2023,35(8):1776-1787.
[3]黄玉林;陈乃建;范振;张来伟.基于人机协作的机器人柔顺示教及再现[J].济南大学学报（自然科学版）,2021,35(2):108-114.
[4]赵宗圣;程金石;吴泓达;田思灿;张涵.机器人的力控制技术研究及应用进展[J].人工智能与机器人研究,2023,12(4):292-300.
[5]姜通维;姜勇.基于虚拟力引导的人机协同目标抓取方法[J].智能系统学报,2021,16(4):683-689.
[6]项文凭;潘海鸿.基于力传感器的下肢康复机器人柔顺控制[J].组合机床与自动化加工技术,2022,(10):124-127.
[7]李军强;齐恒佳;张改萍;赵海文;郭士杰.基于力信息的人机协调运动控制方法[J].计算机集成制造系统,2018,24(8):2005-2011.
[8]张建华;刘延超;黄志平;刘璇;卜必正.基于关节双位置反馈的柔性协作机械臂零力控制[J].计算机集成制造系统,2024,30(5):1798-1809.
[9]高建设;刘陆骐;王杰;李雪晓;丁顺良;高亦阳;王轩.基于模糊控制的上肢康复机器人变导纳控制[J].郑州大学学报（工学版）,2024,45(1):12-20.
[10]石文瑞;乔婷;邱佳慧.协作机器人的力/位混合控制系统设计[J].工业控制计算机,2022,35(4):4-6.
[11]Satoru Ishikawa;Yutaka Ishibashi;Pingguo Huang;Yuichiro Tateiwa.Robot Position Control Using Force Information for Cooperative Work in Remote Robot Systems with Force Feedback[J].International Journal of Communications, Network and System Sciences,2021,14(1):1-13.
[12]范玫杉;刘嘉;马伟佳.协作机器人技术与产业分析[J].科技和产业,2024,24(11):282-288.
[13]周俊杰;张凌钰;于洋;张建;马惠臣.遥操作软体机械臂的末端力反馈系统分析[J].华南理工大学学报（自然科学版）,2022,50(10):132-139.
[14]肖金壮;赵帅;王伟;王洪瑞.基于接触力识别的人机协作控制系统设计与实现[J].河北大学学报（自然科学版）,2021,41(1):93-98.
[15]张杰.基于力反馈的主动式复机器人控制策略研究[J].今日自动化,2021,(6):29-30.
作者简介：梁兵（1982—），男，汉族，四川成都人，本科，研究方向为机电。
