阻抗控制是协作机器人中应用最广，最重要的技术之一。本讲座系统梳理了阻抗控制的基本原理，数学模型和实现过程中的技术要点。同时结合国内外最新的研究成果及应用实例，探讨了阻抗控制的发展方向以及与人工智能技术的融合。
- 第1章 人机协作概述
- 1-1 人机协作概述 （ 21:56）
- 第3章 自适应阻抗控制及其在人机协作中的应用
- 3-1 自适应阻抗控制的基本思想 （ 06:55）
- 3-2 人机协作案例分析（上） （ 22:35）
- 3-3 人机协作案例分析（下） （ 32:33）
- 第4章 基于强化学习的自适应阻抗控制
- 4-1 强化学习概念 （ 20:58）
- 4-2 基于价值函数的强化学习 （ 32:36）
- 4-3 基于策略函数的自适应阻抗控制 （ 28:20）
- 第5章 课程总结和展望
- 5-1 课程总结和展望 （ 09:09）
吴珉
研究学者
- 讲师简介
- 毕业于凯泽斯劳滕大学（TU Kaiserslautern）电气工程和信息技术系，2012，2015年分获该校自动化专业学士及硕士学位。本硕期间曾实习于Robert Bosch Automotive Steering公司。博士研究方向包括机器人自适应控制，轨迹规划，人体运动学建模，强化学习等，有丰富的仿真，实践和教学经验，于国际会议和期刊发表过多篇学术论文。