1. 电流环式
直接根据电力环（力矩）反馈和机器人系统动力学方程，估计出外力矩。这种方式最困难的就是关节摩擦力估计，该摩擦力受到机器人位姿，转速，温度，油脂状况等很多因素影响，难以准确建模和辨识。减速器越大，摩擦力误差也越大（有兴趣的可以翻翻HD减速器的手册，有摩擦力相关的详细介绍）。因此这种方式检测碰撞力矩精度有限，但成本低，目前主要应用在小机器人上，比如YUMi机器人，单臂负载约0.5kg。
2. 柔性关节式
根据关节力矩传感器和双编码器的反馈估计外力矩。这种方式避免了摩擦力建模和估计，碰撞检测精度很高（大家还记得ICRA会议时的空手挡刀吗），但成本过高。典型的一款机器人时Kuka的iiwa机械臂。
3. 双编码器式
与上一种方式相比，少了一个关节力矩传感器。谐波减速器的刚度较低，这里其实是将谐波减速器当做一个关节力矩传感器使用，使用与柔性关节同样的算法也可以估计外力。但谐波减速器的刚度比力矩传感器还是要高很多，外力检测精度较低，但原理上也可以避免摩擦力的影响。标定谐波减速器的刚度比较困难，HD的减速器手册会给出该值，但国产绿的减速器没有给出该值。这种方式典型的产品就是UR机械臂。
4. 电子皮肤式
根据机械臂表面的压力传感器检测外力。这种方式检测灵敏，精度很高，但成本过高，装配复杂。今年工博会博世展示了基于电子皮肤的APAS人机协作智能系统。
5. 底座力矩传感器式
根据机器人底座的力矩传感器检测外力。今年工博会有幸体验了下Fanuc的绿色协作机器人，发现它的碰撞检测非常灵敏，即使在下图这方方向上施加力（力臂很小），机器人也能迅速检测出并停止运动。之后看到有资料说这类机器人是安装在一个大力矩传感器上，这才恍然大悟。
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