面向复杂力交互任务的操作技能传递与控制研究

如何让机器人拥有像人一样强大的感知能力并执行复杂操作,尤其是带有力交互的复杂操作是机器人学界一直探索的问题.这个问题的解决,能够帮助机器人实现从"设备"向"助手"的转化.而面向复杂力交互任务的操作技能传递与控制作为当前人-机技能传递领域研究的前沿方向之一,其研究核心是实现对熟练操作者力交互操作过程中的多模态技能数据进行示教学习,并通过设计合理的技能模型,结合先进的控制理论以及机器人感知能力,实现机器人自主执行复杂力交互任务的目的,从而让机器人真正的可以协助甚至代替人类执行生活中常见的复杂任务.总结该领域较为重要的三个问题:①多模态信息融合的示教方式;②针对力交互任务的技能学习;③基于机器人柔顺控制的技能控制与基于机器人感知的智能技能切换;并对该领域的研究现状展开分析和讨论.