在制造业的自动化进程中，机器人技术的发展已经逐步走向与环境互动越来越密切的方向，即工业4.0时代。机器人在工业中的应用涉及打磨、抛光和装配等多种与环境接触的任务，这要求机器人具备更为精确的力控制能力。传统的机器人控制多基于位置控制模型，这类模型在实现与环境的接触力控制方面存在不足，特别是在准确度和刚度识别方面。为了解决这一问题，学术界和产业界提出了一些改进措施，其中包括阻抗控制算法和力/位混合控制等方法。
阻抗控制是一种有效的方法，它模仿了人与物体接触时的软硬感觉，通过调节机器人末端执行器与环境之间的接触力或位移，来实现力控制。然而，传统的阻抗控制算法在很多情况下需要知道环境的刚度信息，并且没有使用力闭环检测环节。由于缺少了力的反馈，传统的阻抗控制方法在控制接触力方面精度不高，难以满足现代化生产对机器人控制精度的需求。
为了改进传统阻抗控制的不足，研究者们提出了基于模糊PI（比例-积分）控制的力闭环阻抗控制方法。这种新型的控制方法通过增加力闭环反馈环节，能够实时采集与环境接触时的接触力信息，并通过力闭环反馈环节精确控制接触力。该方法的优势在于不依赖于环境刚度的精确测量，从而简化了控制系统的复杂性，易于实现。
模糊PI控制是将模糊逻辑控制与传统的PI控制结合起来的一种方法。在模糊PI控制器中，模糊逻辑控制器可以处理那些传统PI控制器难以解决的非线性、时变和不精确系统的控制问题。模糊PI控制器通过模糊化、规则评估和去模糊化三个步骤，可以有效地对系统的性能进行优化，减少超调和振荡，保证系统的稳定性和响应速度。
在六维力传感器的应用方面，它为机器人提供了更为准确和全面的力信息检测能力。六维力传感器能够检测出沿三个正交轴的力以及绕这三个轴的力矩，这对于精确控制机器人的力接触和运动轨迹至关重要。通过集成六维力传感器，机器人系统能够更好地实现力的精确测量和控制。
本研究的关键词包括：工业机器人、阻抗控制、六维力传感器和模糊PI控制。这些关键词概括了研究的核心内容和应用的技术手段。中图分类号TP24指出本文属于机器人的研究范畴，文献标识码A表明文献的可靠性较高，DOI编码为本篇文献提供了国际通用的引用标准。
综合来看，机器人在未知参数环境下的曲面跟踪和恒力控制是未来工业机器人发展的重要方向。通过引入先进的控制策略和传感器技术，机器人能够在复杂的生产环境中实现更精准的力控制和更灵活的任务完成，这将极大推动制造业自动化和智能化进程。
