1. 本选题研究的目的及意义

随着工业4.0时代的到来，工业机器人作为智能制造的关键核心技术与装备，正朝着人机协作、柔性化、智能化的方向发展。

传统的基于位置控制的工业机器人在面对复杂多变的工业环境时，例如打磨、装配等需要与环境进行交互的任务，其控制精度和适应性难以满足要求。

阻抗控制作为一种新型的机器人控制方法，能够使机器人在与环境交互过程中表现出desired的动态特性，实现安全、稳定、高效的人机协作，在工业领域中展现出巨大的应用潜力。

2. 本选题国内外研究状况综述

阻抗控制自20世纪80年代提出以来，便受到了国内外学者的广泛关注，并在理论研究和应用方面取得了丰硕的成果。

近年来，国内学者在阻抗控制领域的研究不断深入，并在机器人打磨、装配、医疗手术等领域取得了一定的应用成果。

例如，哈尔滨工业大学、清华大学、上海交通大学等高校在阻抗控制理论、自适应阻抗控制、变阻抗控制等方面开展了深入研究，并研制了相应的实验平台，验证了阻抗控制的有效性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法，逐步深入地开展工业机器人阻抗控制的研究。

1.理论分析阶段:深入研究工业机器人阻抗控制的基本原理，分析其优缺点以及适用条件。

查阅国内外相关文献，了解阻抗控制的最新研究进展和发展趋势。

5. 研究的创新点

本研究致力于探索工业机器人阻抗控制的新思路和新方法，预期在以下几个方面取得创新成果：
1.基于新型传感器的阻抗控制方法研究:探索将新型传感器，例如视觉传感器、力/力矩传感器等，应用于阻抗控制，提高机器人在复杂环境下的感知能力和控制精度。

2.多任务约束下的阻抗控制策略:研究在多任务约束条件下，例如同时满足位置、力和安全性等多个目标，设计高效、稳定的阻抗控制策略，提高机器人的作业效率和安全性。

3.人机协作环境下的自适应阻抗控制:研究在人机协作环境下，如何利用机器学习、强化学习等方法，使机器人能够自主学习和适应操作者的意图，实现更加智能、安全的交互。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.丁晓峰,张秀丽,刘宏昭,等.基于改进rbf神经网络的机器人柔顺控制[j].机械工程学报,2018,54(18):13-22.

2.赵广强,张策,陈柏,等.基于变参数阻抗控制的机器人轨迹跟踪[j].控制理论与应用,2019,36(12):2033-2040.

3.李强,张宪民,王洪波,等.基于神经网络的机器人阻抗控制研究进展[j].控制与决策,2017,32(07):1153-1162.