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龙图腾网获悉上海理工大学申请的专利一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117207171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210623533.X，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法是由孙太任;杨建涛设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法，包括如下步骤：建立五杆并联机器人的欧拉‑拉格朗日动力学模型；根据并联机器人的轨迹跟踪误差，建立人机系统交互力模型；基于欧拉‑拉格朗日动力学模型，设计机器人模型参考自适应控制；基于人机系统交互力模型以及机器人模型参考自适应控制设计人机交互力迭代学习策略；利用人机交互力迭代学习策略对五杆并联机器人进行控制测试。本发明提供的基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法能够减少对系统信息的依赖，确保变阻抗调节实现稳定、安全的人机交互。

本发明授权一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于阻抗迭代学习的物理人机交互控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，建立五杆并联机器人的欧拉-拉格朗日动力学模型； S2，根据并联机器人的轨迹跟踪误差，建立人机系统交互力模型； S3，基于所述欧拉-拉格朗日动力学模型，设计机器人模型参考自适应控制； S4，基于所述人机系统交互力模型以及所述机器人模型参考自适应控制设计人机交互力迭代学习策略； S5，利用人机交互力迭代学习策略对所述五杆并联机器人进行控制测试， 其中，所述S1中欧拉-拉格朗日动力学模型为： 式中，x∈Rn为机器人末端执行器位置向量，Mx∈Rn×n为机器人惯性矩阵，为机器人科里奥利和离心力矩阵，Gx∈Rn为机器人重力向量，u∈Rn为机器人工作空间控制输入力，ue∈Rn为人机交互力， 所述S2中轨迹跟踪误差为： ek＝xr-xk2 式中，xk表示迭代第k次的值，xr表示参考轨迹； 所述人机系统交互力模型为： 式中，和分别代表第k次迭代过程中相互作用力的刚度矩阵与阻尼矩阵；所述刚度矩阵与所述阻尼矩阵的函数表达式如下: 式中，Kht和Bht均为迭代无关项，分别在中起主导作用；Kd,kt与Bd,kt均为迭代依赖项； 基于公式2-5，所述人机系统交互力模型化简后为： 式中，F0t＝-Khtxr。

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