机器人自校正阻抗控制研究主要关注的是在未知和时变环境下，如何使机器人在进行力位控制时能够有效地适应不同的工作条件，以实现快速响应和精准控制。这项研究利用了非线性接触动力学模型，并提出了基于这种模型的阻抗控制系统的建立方法。
阻抗控制是机器人控制领域的一个重要分支，它主要关注机器人末端执行器与环境的交互作用。阻抗控制的核心思想是将机器人的行为描述为力与位置之间的动态关系，通过设定一个虚拟的弹簧、阻尼器和质量系统来模拟这种动态行为。这样，当机器人末端执行器与环境接触时，能够根据预先设定的阻抗参数调整其力和位置的响应。
在未知和时变的环境中，环境的力学特性可能随时发生变化，这给机器人控制带来了很大的挑战。例如，在自动化装配或打磨作业中，材料的硬度、形状等力学特性可能是事先未知的，或者在作业过程中发生变化。为了解决这个问题，研究者提出了基于Hunt-Crossley非线性接触动力学模型的阻抗控制系统。Hunt-Crossley模型能够较好地描述接触力与接触距离之间的非线性关系，适用于描述弹性体间的接触力学行为。
自校正控制系统在阻抗控制中扮演了重要角色。自校正控制系统的核心是自扰动递推最小二乘辨识算法。在阻抗控制位置自校正修正算法的设计中，以接触力误差最小为设计指标，通过实时调整阻抗控制系统的参考位置来适应环境力学特性的变化。这样，即使在材料力学特性未知或存在时变的情况下，机器人的力跟踪也能达到实时性和准确性。
该研究的仿真实验模拟了一个应用场景，其中环境力学特性参数事先未知，并且在不同作业区域间存在差异。仿真实验的结果表明，提出的自校正阻抗控制算法能够有效地进行阻抗控制的自适应位置调整，确保力位跟踪控制具有快速的响应性和良好的收敛性。在稳态条件下，力跟踪误差可以控制在2%以内，而当环境力学特性发生变化时，控制调整时间仅约7个采样周期，相比其他算法能够减少约70%的调整时间。
关键词包括未知时变环境、力位控制、非线性接触动力学模型、阻抗控制、参数辨识和自校正控制等。这些关键词强调了研究的核心内容和技术特点，也为相关领域的研究人员提供了重要的参考信息。此外，中图分类号和文献标识码等信息表明，本文属于机械设计与制造领域，并且是一篇经过学术审核的正式论文。
该研究在机器人自校正阻抗控制方面取得了显著进展，为机器人在复杂、变化环境中的力位控制提供了一种新的方法和思路，对于推动相关领域的技术发展和应用具有重要的意义。
