我的毕设题目初定为《基于机械臂触觉伺服的物体操控研究》，这个系列主要用于记录做毕设的过程。因为目前我还在华工本校，这个题目是哈工深导师给我定的，所以我没办法做实验，应该只能在仿真环境中进行算法验证，又或许时间足够的话，我也会考虑搭建一个简易版的实验环境。无论如何，希望能够做出一个满意的毕设作品！

part1：INTRODUCE

该架构由下往上包含三个层次：关节层，伺服控制层，视觉控制层

发展历程
《A versatile generalized inverted kinematics implementation for collaborative humanoid robots: The stack of tasks》：stack-of-tasks framework
《Constraint-based task specification and estimation for sensor-based robot systems in the presence of geometric uncertainty》：iTaSC framework

part2：HIERARCHICAL CONTROLLER STRUCTURE

Tactile-servoing Controller：参考博客论文研读《A control framework for tactile servoing》
Visual-servoing controller：通过视觉信息对触觉伺服控制数据做补偿

触觉-视觉控制方案

1. Align and approach

目标运动指令
$$\begin{gathered} {\mathbf{v}}_w=k_p\cdot ({\mathbf{p}}_o^w-{\mathbf{p}}_s^w) \\ {\omega }_w=R_s^w\cdot (0,0,1{)}^T \end{gathered}$$
参数选择
$$P_{tact}=0,P_{vis}=1$$

2. Maintain and Adjust

参数选择
Maintain：$P_{vis}=0，P_{tact}=diag(0,0,1,1,1,0)$
Adjust：$P_{vis}=diag(1,1,0,0,0,0)，P_{tact}=diag(0,0,1,1,1,0)$

线速度计算
$${\mathbf{v}}_s=R_w^s\cdot (R_o^w\cdot p_c^o-R_s^w\cdot p_c^s)$$

3. In-Hand Manipulation

思路：因为摩擦力系数和关节力矩的关系未知，所以考虑在控制的过程中，控制的条件是接触对象的位置$p_c^o$保持不变。

计算新的接触位置
$${{\mathbf{p}}_c^w}^{\prime }=T_o^w\cdot T_{o^{\prime }}^o\cdot {\mathbf{p}}_c^o$$
参数选择
$$P_{vis}=1，P_{tact}=diag(0,0,1,1,1,0)$$

4. Exploration for Tactile Point Cloud Acquisition

Visual-servoing被替换为人工输入的”S形“运动指令

参数选择
$$P_{tact}=diag(0,0,1,1,1,0)$$

位置计算
$$p_o^c=T_w^o\cdot T_s^w\cdot p_s^c$$