直接的接触力反馈可以让远程机器人控制更自然，但通信延迟也可能导致机器失稳。一种新型基于波变量的控制架构，通过测量远端系统的被动性不足并加以补偿，解决了非线性多关节机械臂面临的这一权衡问题；仿真结果表明，该方法在保持稳定性的同时，还能实现位置与力的同步。
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研究人员构建了什么？
这项研究开发了一套双向遥操作系统，由两台非线性机器人机械臂组成：一台由人操控的本地“主端”机器人，以及一台与环境发生交互的远程“从端”机器人。所谓“双向”，是指信息在两个方向上传输。操作者向远程机器人发送运动指令，而远程机器人则把接触力信息传回操作者所在的一端。
该系统的关键设计选择是直接反馈环境作用力。架构并不只传输用于协调的力信号或与运动有关的信号，而是将远程机器人接触点测得的力直接反馈回来。这样可以提升透明性：当远程机械臂接触某个表面时，操作者能更直接地感知这次交互。
但这一优势也带来了控制难题。力反馈回路可能向系统注入能量，而固定通信延迟会使操作者根据过时信息作出反应。因此，研究人员对远程机械臂距离被动状态还有多大差距进行了刻画。被动性是一种稳定性属性，能够限制系统中失控能量的增长。
研究采用基于线性矩阵不等式（LMI）的代数方法完成这一刻画。所得结果用于设计严格被动的通信律，以抵消远程系统的被动性不足。摘要称，研究人员在多种场景下对非线性二维机械臂进行了仿真，但没有开展实体机器人演示。
取得了哪些关键成果？
核心成果虽然是定性的，但意义重要：在满足所述系统条件的前提下，即使存在恒定通信延迟，所提出的控制设计仍能保持闭环稳定。同时，它还能保持位置同步和力同步，也就是说，主端与远程机械臂既能协调运动，又能传递接触信息。
这一方法不同于经典的波变换遥操作。传统的基于波变量的方法通常会重塑信号，使通信信道保持被动，传输的往往是用于协调的力信号。而本研究则侧重于将环境作用力直接反馈到主端。研究人员先计算远程机械臂的被动性不足，再选择具有足够严格被动性的通信律，对额外的力反馈通道进行稳定化处理。
相关证据来自非线性二维机械臂在不同构型或交互条件下运行的仿真。摘要没有给出数值化的延迟上限、跟踪误差、力误差、稳定时间，也没有与明确列出的基准控制器进行比较。因此，仅根据摘要可知，该方法支持稳定性与同步性方面的主张，但还不能据此证明其在定量性能上优于其他方法。
遥操作架构如何工作？
整个控制回路可以理解为四个相互连接的阶段。
首先，主端机械臂产生操作者的指令。这些指令被传输给远程机械臂，而远程机械臂具有自身的非线性动力学。“非线性”意味着关节运动、力矩、速度和加速度之间的关系并不是简单的固定比例关系。机器人的惯性会随构型变化，关节之间的耦合也会影响所需的控制力。
其次，远程机器人与环境发生交互。接触会产生环境作用力，该力会在远程侧动力学模型中被测量或表示。它会通过通信信道传回，而不是被隐藏在一般性的协调信号中。因此，主端控制器可以对远程机器人实际经历的交互作出响应。
第三，通信信道会引入恒定延迟。主端和远程系统都无法即时收到对方的最新信号。如果不加特殊处理，延迟的力信号和运动信号会造成相位误差：远程机器人已经接触物体后，控制器可能仍在继续施力；或者操作者响应的是一个已经无法反映当前接触状态的力信号。
第四，控制器利用LMI分析远程欧拉–拉格朗日系统。欧拉–拉格朗日方程是描述机械系统的标准工具，可以表示动能、势能、惯性和外加力之间的关系。LMI将被动性问题转化为一组可通过计算检验的矩阵不等式。其输出结果刻画了系统的被动性不足，即系统还需要增加多少能量耗散或被动性保护。
随后，研究人员将通信律设计为上严格被动。在实际意义上，它提供了可控的能量裕度，用来抵消已识别出的不足。在适当条件下，这可以防止延迟通信和直接力反馈使闭环失稳，同时保持位置同步与力同步。
这一设计并非简单的低通滤波器或延迟预测器。它的保护机制来自针对非线性远程机械臂定制的、基于能量的稳定性分析。
这对机器人技术为何重要？
当人们无法安全或方便地站在机器人旁边时，远程操作的价值会显著提升。应用场景包括危险环境巡检、水下作业、放射性环境、灾害响应、手术辅助，以及处理仅凭摄像头画面难以判断其性质的物体。在这些场景中，视觉反馈能显示机器人所在的位置，而力反馈则能揭示机器人是在按压、刮擦、抓握还是发生碰撞。
所提出的架构针对这一工作流程中的一个主要弱点：直接力反馈能够增强操作者的感知，但也可能使存在延迟的系统失稳。明确考虑远程机器人被动性不足的控制器，为使用更丰富的触觉信息提供了一条路径，而不再把通信延迟当作事后才处理的问题。
该方法与工业机械臂、远程维护系统以及可改造用于有人监督遥操作的先进二手工业机器人有关。它也与协作机器人技术相联系，因为力感知是安全交互的核心；正在评估待售二手协作机器人的买家，可以将抗延迟力控制视为未来远程或分布式部署的一项能力。
其更广泛的意义在于架构层面。该方法将两个通常相互冲突的目标分离开来：通过保持被动性实现稳定，以及通过反馈真实环境作用力实现透明交互。
有哪些局限性和待解决问题？
现有来源仅为摘要，因此没有提供足够的数值仿真结果，无法判断控制器能够承受多大的延迟、建模误差或接触刚度。摘要也没有报告计算时间、控制器增益、通信带宽、力传感器需求，或与传统波变换基线方法相比的性能。
仿真采用的是非线性二维机械臂。对于具有更多相互耦合关节的大型机械臂，执行器饱和、齿隙、摩擦不确定性、传感器噪声以及未建模柔性，都可能造成更大的被动性不足，或使LMI条件更难满足。
通信模型假设延迟恒定，但真实网络往往会出现时变延迟、丢包、抖动和吞吐量受限等问题。此外，还需要让真人操作者参与物理实验，以评估透明性、疲劳程度、接触感知，以及稳定性保护措施是否会让系统在实际工作中仍然足够灵敏。
常见问题有哪些？
这项研究解决什么问题？ 它解决主端机器人与远程机器人存在固定通信延迟时，直接接触力反馈可能引发的失稳问题。
什么是双向遥操作？ 双向遥操作将操作者所在机器人的指令发送给远程机器人，同时把远程交互产生的力反馈给操作者。
为什么被动性对延迟机器人控制很重要？ 被动性能够限制失控能量的增长，从而在延迟信号与力反馈相互作用时，帮助避免振荡或失稳。
该方法是否在实体机器人上进行了测试？ 摘要报告的是非线性二维机械臂仿真，并非硬件演示。
结论
这项研究提出了一种基于被动性的方法，将直接环境作用力反馈与面向非线性机器人机械臂的延迟双向遥操作结合起来。仿真结果表明，在适当条件下，基于LMI的被动性不足分析与严格被动通信律能够保持系统稳定、位置同步和力同步。
如果力反馈在延迟条件下仍能保持稳定，是否会让遥操作适用于更多危险机器人作业？