雷锋网按：本文作者qqfly，上海交通大学机器人所博士生，本科毕业于清华大学机械工程系，主要研究方向机器视觉与运动规划，会写一些好玩的内容在微信公众号：Nao(ID：qRobotics)。
「协作机器人」应该算是2016年机器人领域的一个重要关键词，我们一起来聊一聊，最后还有一个好玩的视频，大家可以看看。
当然，这里我不想去过多的讨论什么是协作机器人，我只关心怎么做。如果对其定义不清楚的，可以查看一篇不错的文章《What Does Collaborative Robot Mean ?》
协作机器人的研究点
协作机器人的主要目的是要让人能与机器人协同工作。
传统的机器人由于无法感知到人的存在，如果与人发生碰撞还是很危险的。
所以，协作机器人的一大研究点就是机械臂与人的碰撞检测。
说到这点，就不禁让我想到当年看 Sami Haddadin 在德国宇航中心DLR时发布的视频。（当然，他现在跑去做了个Franka，也很厉害。）
然后下面这个是高（zuo）阶（si）玩法：
视频在这里：
当然，现在已经入坑运动规划了，不可能再去做这个。但是，我还是好奇这么好玩的功能是怎么做出来的。
虽然各种论文里也都或多或少会提及他们的算法，但一直只看论文总感觉差点意思。
这时候应该列出一大堆论文
但是我就不。
协作机器人的实际操作过程
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。所以，我决定尝试做一个。哦，不，1/7个（单关节）。
首先，在实验室小伙伴们的帮助下，搭了一个实验平台：
大概就是一个交流电机带着一个灰铸铁做的连杆。控制器采用的是实时操作系统RTX，然后用EtherCAT进行通信。
经过调研，要做这种能检测碰撞的协作机器人，基本的思路就是建立机器人动力学模型，之后对比真实力矩与动力学计算力矩，从而判断是否碰撞。
测量力矩的话，我们就直接通过驱动器反馈的电流估计好了。传说中的 Sensor-less Collision Detection，瞬间有种很厉害的感觉。
这个动力学就不细说了。我们可以得到上面这个动力学公式，大概就是一个质量项，一个重力项。（直驱就先不考虑摩擦力了）。参数的话，直接从SolidWorks中读取就好了。
于是，我画出了测量力矩与计算力矩的曲线：
嗯，误差50%
看来，这里需要做一下参数辨识。
于是，我打开了本科毕设论文。
幸好本科做了点微小的工作，现在直接就在这1/7个机器人上用了起来。
动力学参数辨识后的效果果然不错，误差立马降到了8%内。
有了精确的动力学模型，就可以开始实（zuo）验（si）了。
首先，要测试碰撞的效果，就是用各种物品去碰运行的机器：
危险动作，请勿模仿。后果可能变得跟下面这个木棒一样：
画出真实力矩、计算力矩与它们的差值如下：
看来，碰撞对力矩的影响还是很明显的。那么，我们很容易就能检测到机械臂是否发生碰撞。
第二步，我们就是要让机械臂在碰撞之后停止运动：
效果不错，一张纸就能让机械臂停止运动。
但是，我们看前面 Haddadin 的视频，机械臂在检测到碰撞后并不是立马停止运行的，而是进行重力补偿模型（zero-G mode）。
如上图，Haddadin 的论文中说，检测到碰撞后让机械臂进入重力补偿模式的方法（图中Strategy 2）的接触力最小，对人的影响也最小。
好吧，既然大神这么说了，我也就这样做做看。
但是，我的动力学模型并不是非常准确，没法做到完全的 zero-G，我这里的做法是用在碰撞后采用“重力补偿+小增益PD控制”的方法，这样应该可以达到类似效果。
嗯，效果也不错。
不过，既然我可以将机械臂的刚度降到这么低，那岂不是可以做拖动示教（Hand Guiding）了？
所有视频在这里：
当然，真的要在多轴机器人上实现这些功能还是比较复杂的。其中，最复杂的一个就是摩擦力了，我们并不知道摩擦力的具体模型，这样就没法进行辨识补偿了。
我这里给大家看个极端的例子：100kg负载，86减速比（行星齿轮）。
然后，我用同样的方法做动力学参数辨识。如果不考虑摩擦力的话，辨识结果如下图：
机构的动力学模型完全没法拟合出力矩曲线。说明在这种情况下，摩擦力是没办法忽略的。
但是，即使我想把摩擦力辨识出来，尝试过几种摩擦力经验公式，也没办法完全消除误差。
这就是为什么现在绝大多数协作机器人都必须加关节力矩传感器，这样就能跳过传动系统，减小摩擦力的影响。
最后，奉劝大家一句：摩擦力的话，入坑需谨慎。
最最后，把 Sami Haddadin 的完整视频放在这里：
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韩永昌