机器人力控：导纳控制性能受限于力矩传感器的动态特性

机器人拖动示教和导纳控制不是完全相同的概念！！

机器人拖动示教（也称为示教编程或示教学习）是一种机器人编程方法，它通常不同于传统的编程方式，如编写程序代码或脚本。在示教编程中，操作人员通过手动操作机器人的末端执行器（例如，移动机器人的手臂或工具）来演示所需的任务或轨迹。机器人系统会记录这些操作，并将它们转化为机器人可以自动执行的运动和动作。

导纳控制是一种机器人控制策略，它通常用于在机器人与环境交互时保持柔性和适应性。导纳控制允许机器人根据外部力或力矩的变化来调整其动作，以适应环境中的不确定性和障碍物。它可以用于让机器人更好地执行与人类操作员协作、与不同环境互动或进行力控制任务。

当施加力矩传感器上时，弹性元件发生形变，导致传感器读数的增加。然而，当施加力矩消失时，由于弹性元件的特性，形变不会立即恢复为零，而是以一定的速度衰减。这种现象导致了传感器读数在力矩消失后仍然存在，并逐渐恢复为零的过程。在机械臂等随动系统中，这种传感器响应的滞后性可能会导致所谓的反弹现象，即系统在力矩消失后仍然执行一定的运动，导致角位移。这种反弹现象的大小取决于力矩传感器读数恢复为零的能力，即传感器自身的性能，尤其是其动态响应特性。

为了减小反弹现象，可以考虑以下方法：

1. 改进传感器设计： 优化传感器的结构和材料，以减小弹性元件的形变，从而缩短传感器读数恢复为零的时间。
2. 引入滤波器： 在传感器输出信号上使用滤波器，以平滑传感器读数的变化，减小突变，降低反弹的影响。
3. 采用先进的控制策略： 使用先进的控制算法，如自适应控制或者模型预测控制，可以更好地应对传感器的动态响应特性，减小系统的过冲和反弹。
4. 增加阻尼： 在机械结构中增加阻尼元件，可以减小系统的振动，降低反弹现象的影响。