ABSTRACT In physical human–robot interaction (pHRI), the identification of inertia and damping matrices in the dynamic admittance model is still an open problem. Besides, the natural interaction is rarely considered in previous studies while it is crucial to obtain the effective cooperation. To this end, a fuzzy-based admittance controller is presented, in which the end-effector's velocity is adaptively adjusted via the external wrench and transmitted power without the identification of inertia and damping matrices. Besides, this fuzzy-based admittance controller also guarantees the natural cooperation between human and robot. Unfortunately, there is no formulated linkage of the fuzzy sets with the natural linguistic term semantics. As a consequence, human experts must utilize the order relationships between the terms of interest when formulating the fuzzy rule-based knowledge of the fuzzy controller. This paper presents an alternative admittance controller for pHRI based on an algebraic approach to linguistic hedges in fuzzy logic to overcome the existing shortcomings of previous admittance controllers. In addition, this paper also considers end-effector's full degree of freedom to guarantee the natural human–robot interaction. The proposed admittance controller is experimentally evaluated on a teaching task set-up using 6-DOF manipulator. GRAPHICAL ABSTRACT

中文翻译：

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用于安全自然人机交互的基于对冲代数的导纳控制器

摘要 在物理人机交互（pHRI）中，动态导纳模型中惯性和阻尼矩阵的识别仍然是一个悬而未决的问题。此外，以前的研究很少考虑自然相互作用，而获得有效合作至关重要。为此，提出了一种基于模糊的导纳控制器，其中末端执行器的速度通过外部扳手和传输功率进行自适应调整，而无需识别惯性和阻尼矩阵。此外，这种基于模糊的导纳控制器还保证了人与机器人之间的自然协作。不幸的是，模糊集与自然语言术语语义之间没有明确的联系。作为结果，在制定模糊控制器的基于模糊规则的知识时，人类专家必须利用感兴趣项之间的顺序关系。本文基于模糊逻辑中语言对冲的代数方法提出了一种用于 pHRI 的替代导纳控制器，以克服先前导纳控制器的现有缺点。此外，本文还考虑了末端执行器的全自由度，以保证自然的人机交互。所提出的导纳控制器在使用 6 自由度机械手的教学任务设置上进行了实验评估。图形概要 本文基于模糊逻辑中语言对冲的代数方法提出了一种用于 pHRI 的替代导纳控制器，以克服先前导纳控制器的现有缺点。此外，本文还考虑了末端执行器的全自由度，以保证自然的人机交互。所提出的导纳控制器在使用 6 自由度机械手的教学任务设置上进行了实验评估。图形概要 本文基于模糊逻辑中语言对冲的代数方法提出了一种用于 pHRI 的替代导纳控制器，以克服先前导纳控制器的现有缺点。此外，本文还考虑了末端执行器的全自由度，以保证自然的人机交互。所提出的导纳控制器在使用 6 自由度机械手的教学任务设置上进行了实验评估。图形概要