关键词：柔性机器人；双惯量柔性伺服系统；工业机器人 

Abstract: In order to overcome the problem of labor shortage such as high labor cost and difficult recruitment, the sense of existence of industrial robots is improved again. At the same time, as an emerging field of industrial robots, flexible robots gradually come into people's vision. This paper first introduces the origin and basic characteristics of flexible robot, and then briefly introduces the dual inertia flexible servo control system, and analyzes the difficulties of its research and development, hoping to provide some reference for the development of flexible robot control system.

Key words: Flexible robot; Double inertia flexible servo system; Industrial robot

1  引言

机器人作为一个国家制造业升级中的重要装备，是衡量国家制造业科技水平的重要标志。特别是以工业机器人为主体的机器人产业，尤其在新冠病毒全球扩散的背景下，工业机器人代替人工的存在感不断提高，进而成为破解制造产业成本上升、用工困难、环境制约等问题的重要途径^[1]。机器人的发展从公元前三世纪就已经开始，时至今日，机器人已经深入到许多行业以及不同的领域，并且在每个领域都有不同的细分，极大地提高了相关领域的生产效率。

  随着近几年的不断发展与引进，中国已然成为主要的机器人制造大国，并且具备核心零部件、本体、控制系统集成的完整产业链。并且伴随全球经济发展持续提速，各国对于基础劳动力和各领域专业人才的需求也迅速上升^[2]。然而，由于许多国家都出现了老龄化趋势进一步凸显的现象，导致人口红利加速消退、劳动力资源愈发短缺，企业用工贵、招工难等问题也陆续发酵。面对用人成本的提升、劳动力资源的短缺以及生产效率等问题，不断催生各种工业机器人系统的研发，去满足不同领域的需求。为了满足可持续发展和提高盈利能力，一些劳动力密集型企业率先引入自动化设备，提高效率的同时并代替传统人工操作，提高了生产效率、降低了生产事故的发生，并逐步提高了工业机器人的应用规模^[3]。至此，“机器换人”热潮再一次开始兴起。

针对目前的机器人产品和机器人操作系统，需要思考的就是机器人能应用在什么场景，什么领域是传统的工业机器人不能应用的领域，或者不能彻底解决问题的领域^[4-5]。除了在汽车零部件加工组装、手机数码、传统加工以及部分学校科研等行业，这些占据了工业机器人市场将近八成的份额，但只有很少的机器人是应用在全工业领域，还有大量的加工工艺没有对机器人功能再一次进行研发，因为经过评估，某些工艺是传统的机器人做不了的，要么就是研发过程受阻，还没有达到理想的效果。比如柔软性较高的布料加工缝制，这种对于人而言是非常简单的操作，但是对于机器人来说就变得非常复杂，机器人就要去模拟人形或者人的动作来真正实现，实现过程都需要采用柔性力的感知来进行。再比如模拟大象的鼻子等柔软性很高的“人工肌肉”，目前只能在一定程度上仅限于单轴收缩和拉伸，也限制了其发展。

2  柔性机器人的产生

针对上述一些特殊的应用领域，倒逼并催生研发带有伺服系统的柔性机器人。从市场上得到的机器人没有涉足的领域数据，并在市场上得到反馈后，不断地去改善、迭代，不断地向真正的柔性机器人去靠拢。例如柔性机器人必须具有很高的安全性能，一触即停；灵活性相较于传统机器人大幅度提高，高精度模拟人手，并精准触控；可采用多轴设计，配备相应的传感器，以提高其灵活性和通配性，使其在空间的任何一个位置满足可达到的基础上可以适应不同的姿态，使整个一系列的柔性机器人布局非常方便，进而使得机器人之间的相互协作更加紧凑。再加上使用伺服系统结构，空间的利用率再次提高，本体的重量也减少许多，对于传统的机器人而言具有很强的优势。相较而言，因为各方面发展更加完善，柔性机器人仍然是智能制造业非常急需的产品，柔性机器人和传统机器人各具优势，只要能够将各自领域的长处发挥到极致，同时找到合适的客户，在稳定的市场环境下，增长仍然不是问题。

实际上，柔性伺服机器人已成为当今机器人领域研究的前沿和热门，这与人们对柔性伺服机器人领域越来越多的关注密不可分。人们逐渐意识到，冰冷、僵硬只是我们对机器人的刻板印象，柔性伺服机器人正在逐渐进入我们的视野。

相较于传统用刚体材料制作的机器人而言，软体材料相对于人的互动性就会好很多。柔性机器人就可以使用软体材料做出零部件，这样就为柔性机器人开拓出新的应用领域。在巨大的市场前景下，不少企业、高校等研发团队争相研发相关产品。而柔性机器人具备材料的柔软性、优良的环境适应性、超强的安全性，能够破除传统机器人关节的僵硬和材料的刚强，有着更为良好的人机互动性，再搭配上人工智能技术，或将成为未来商业运用的主流趋势之一。总而言之，柔性伺服机器人系统蕴含着巨大市场潜力，将会在智慧物流、智能制造、以及所能想象到的商业环境里，得到广泛的应用。

3  双惯量柔性伺服系统

为了适用于以上的场合和特点，柔性机器人的每一个关节都会装有一个柔性传感器，把传统的位置控制，改变为从控制机器人末端的某一个点达到另外一个点，根据时序进行控制，改成一个高控或者低控，进行直接力控制，进而可实现高动态力控，高灵敏拖动示教或者碰撞检测；真正用每一个关节的传感器进行闭环的反馈，实现控制检测。

但是，为了提高柔性机器人系统的灵活性，就要把机器人的柔性关节也就是柔性传感器作为连接传动装置，这些柔性关节就会使得整个控制系统成为双惯量系统，该系统会引起关节位置传输滞后，造成速度上下波动，影响机器人运行。为了解决这些问题，就必须研发具有双惯量柔性伺服系统的机器人，并研发对应的高性能控制器、传感器等关键零部件，解决一系列的技术难题。

显然，在具有双惯量柔性伺服系统的机器人中，该控制系统是一类非线性、高度强耦合、无穷维自由度的复杂动力学系统，无论是相对于传统的机器人控制系统还是柔性机器人控制系统，都具有很高的复杂性。

为解决双惯量柔性伺服系统机器人的控制复杂问题，至少应该从以下四方面入手：

（1）双惯量柔性系统刚柔耦合系统分布参数动力学建模问题。

前文提到双惯量柔性系统其模型非常复杂，建模需要考虑的因素较多。相比于集中参数系统，分布参数系统稳定性的研究非常复杂，如何利用数学工具分析系统的指数稳定性是解决该类问题的关键。研究一种简化的分布参数仿真方法，并应用到仿真研究中。

（2）刚柔耦合系统模型奇异摄动分解与降阶简化问题。

刚柔耦合系统模型变量较多且大多数相互耦合，抖振方程与运动方程相互影响，不易控制。且奇异摄动系统慢变量值等于其对应的外解与摄动参数高阶无穷小之和，而快变量的值等于其对应的外解、边界层校正项与摄动参数的高阶无穷小之和；多尺度系统在应用奇异摄动对其模型简化分解过程中，摄动参数的选取成为此类问题的难点。

（3）双惯量柔性系统轨迹跟踪和抖振抑制控制器设计问题。

作为不确定性非线性系统，使用常规反馈线性化方法会抵消系统中有用的非线性项。研究如何利用AI神经网络和传统方法相结合，在不确定性上界未知的情况下进一步提高系统鲁棒性，从而进一步提高系统轨迹跟踪和抖振抑制的控制任务，也是一个接亟待解决的问题。

（4）双惯量柔性系统抖振反馈控制和无穷维观测器设计问题。

考虑到其具有多穷维的自由度，实时反馈负载端的抖振信息具有一定难度，所以应重点研究基于观测器的抖振反馈控制问题。要重点研究如何解决原有分布参数系统依赖个别点反馈的问题，来提高负载末端抖振反馈的精确性与通配性。

同时也应该意识到，硬件质量决定了性能边界，软件发挥硬件性能并定义了产品行为，而技术才是发展的根本。提高柔性机器人材料和控制器性能的同时，才能做出更多的软件，才能拥有更好的软件，要做到软件的持续迭代，实现非革命性的软硬件更新，实现更好的功能性。

4  结论

开发适应各种工况的机器人，代替人来完成一系列高危险性或无法完成的任务，并进一步提高工作效率，是科研人员们一直想要达成的目标。在研发基于双惯量柔性伺服系统机器人的这一过程中通常会遇到很多不可预知的问题，而如何解决这些问题，就成了其中的关键，或许打破我们常规印象的想法往往能起到意想不到的作用。在柔性机器人的制作过程中遇到的问题，就是一个很好的例子促进科研工作者的进步。随着人工AI智能、3D打印技术和软体材料等技术不断进步，将会有越来越多像这样的技术应用在许多特殊但却必须的岗位上，让人类不必再以身犯险，相信这样的未来是所有人都乐于看到的。

参考文献：

[1] 邓呈昱. 机器人革命对制造型企业影响视角下我国社会保障探讨[J]. 商讯,2020(12):93-94.

[2] 陈永伟,曾昭睿. 机器人与生产率:基于省级面板数据的分析[J]. 山东大学学报(哲学社会科学版),2020(02):82-97.

[3] 徐平凡,肖文勋,王哲,王文彬.多功能柔性机器人夹具的设计与应用[J].机床与液压,2020,48(05):78-80.

[4] 韩亚丽,刘聪,郭亚男.双连杆柔性机器人手臂的非线性自适应鲁棒控制器设计[J].机床与液压,2020,48(03):47-51+23.

[5] 周浩,熊君尹,邵宁. 我国工业机器人产业发展现状及思考[J].科技风,2020(11):1-2.

[6] 项目支持：镇江市产业前瞻与共性关键技术重点研发计划项目（GY2019002）

项目支持：

镇江市产业前瞻与共性关键技术重点研发计划项目（GY2019002）