使得机器人末端执行器按照期望的力或位置响应外界的干扰。典型的末端导纳控制器公式可以表示为：

末端执行器的导纳控制是一种控制策略，它允许机器人手臂在面对外部扰动时，能够像弹簧-质量系统那样响应。这种控制通过模拟物理世界的机械特性，提供了一种直接将力或位置命令映射到末端执行器的方式。其基本公式通常包括两个部分：位置控制和力控制。

位置导纳控制器公式（Positional admittance control）可以表达为：

F = -K_p (x_d - x) - K_v (\dot{x}_d - \dot{x}) + B(\ddot{x}_d - \ddot{x})

其中，
- `F` 是施加在环境中的力，
- `x_d` 和 `\dot{x}_d` 分别是期望的位置和速度，
- `x` 和 `\dot{x}` 是实际的位置和速度，
- `K_p` 和 `K_v` 是比例和积分增益，分别对应于位置误差和速度误差的响应，
- `B` 是阻尼系数，控制对外部冲击的衰减程度。

力导纳控制器公式（Force admittance control）则关注于力的直接反馈：

F = J^T * (K_f (f_d - f) + D (\dot{f}_d - \dot{f}))

这里，
- `J` 是末端执行器的雅克比矩阵，
- `f_d` 和 `\dot{f}_d` 是期望的力和力速，
- `f` 和 `\dot{f}` 是实际的力和力速，
- `K_f` 和 `D` 分别是力增益和阻尼。

相关问题

机器人导纳控制matlab源码

机器人导纳控制是指通过力传感器等监测装置实时感知机器人末端执行器与环境相互作用的力、力矩等信息，根据设定的导纳参数，将机器人末端执行器的运动控制与环境相互作用的力进行实时调节和控制的一种方法。机器人导纳控制的实现需要编写相应的控制算法，并进行仿真和实验验证。

Matlab是一种功能强大的科学计算软件，可以进行数值计算、绘图和编程等操作。在机器人导纳控制的实现中，可以利用Matlab来进行算法的编写和仿真。

实现机器人导纳控制的Matlab源码主要包括以下几个方面：

1. 动力学模型的建立：根据机器人的结构特点和运动学参数，通过Matlab进行建模，并获取机器人末端执行器的位置、速度和加速度等信息。

2. 力传感器的数据获取：通过Matlab读取连接在机器人末端执行器上的力传感器数据，获取环境对机器人作用的力、力矩等信息。

3. 导纳参数设定：根据需求和控制目标，设定机器人导纳控制的参数，包括刚度和阻尼等。

4. 导纳控制算法的编写：根据机器人导纳控制的原理，利用Matlab编写相应的导纳控制算法，实现机器人末端执行器运动的调节和控制。

5. 控制指令的发送：通过Matlab将计算得到的控制指令发送给机器人的控制器，实现对机器人末端执行器的运动控制。

6. 仿真与实验验证：利用Matlab进行导纳控制算法的仿真和实验验证，通过对机器人的位置、力传感器数据等进行监测和分析，评估导纳控制算法的性能和效果。

总之，通过编写Matlab源码来实现机器人导纳控制，可以有效地控制和调节机器人末端执行器在与环境相互作用时的运动，提高机器人在不同工作场景中的操作性能和灵活性。

基于导纳控制的机器人牵引

基于导纳控制的机器人牵引是一种控制方法，用于实现机器人与环境的力交互。导纳控制是一种基于力的控制策略，旨在使机器人能够灵活地响应外部力，并根据环境的需求进行相应的运动。

在机器人牵引应用中，导纳控制可以用于实现机器人与人类或其他物体之间的协同工作。机器人通过感知外部力，并根据预设的导纳参数进行运动调整，以实现与环境的协调牵引。这种控制方法可以使机器人对外部力做出柔性响应，从而实现精确的力传递和物体操纵。

基于导纳控制的机器人牵引在许多领域有广泛应用，例如医疗机器人、助力外骨骼、物料搬运等。通过这种方式，机器人能够与人类或其他物体安全、高效地进行合作，提高工作效率和任务完成质量。