Force Control for Robotics: A Review

本综述全面回顾了机器人力控制（Force Control）领域的经典方法与最新进展，涵盖阻抗控制、导纳控制、力/位混合控制、自适应力控、学习型力控等核心技术。文章系统分析了力控在装配、打磨、抛光、人机协作等场景中的应用，对比了不同力控架构的稳定性、鲁棒性和实现复杂度。论文讨论了力传感器标定、无传感器力估计、接触检测与转换、力控与视觉融合等关键问题，并展望了基于强化学习和模仿学习的智能力控方向。该综述适用于机器人控制、工业自动化、人机协作等领域的研究人员，来源机构包括ETH、MIT、东京大学等。