- 安全物理交互对于**人机交互(HRI)** 和**接触密集型任务** 至关重要，但不确定性、外部力和执行器限制可能损害性能和安全性
- 现有方法难以同时处理**关节状态约束** （位置和速度）与**输入约束** （执行器力矩限制），且缺乏对**未知动力学** 和**外部干扰** 的鲁棒补偿
- 需要一种在线自适应阻抗控制框架，在不确定动态下实现**安全合规交互**，并满足**状态和输入约束**
- 提出基于**二次规划(QP)** 的安全滤波器，结合**组合位置-速度非光滑控制障碍函数(NCBF)**，实现**统一相对度一** 的障碍函数，强制执行关节位置和速度约束
- 使用**区间二型模糊逻辑系统(interval type-2 fuzzy logic system)** 在线补偿未知动力学
- 通过**软约束** 与**精确罚函数恢复(exact penalty recovery)** 处理执行器力矩限制，保证可行解
- 引入**扰动观测器增强安全机制(DO-enhanced safety mechanism)** 提高对建模误差和外部交互力的鲁棒性
- 采用**复合李雅普诺夫分析(composite Lyapunov analysis)** 证明安全集的**向前不变性(forward invariance)** 和阻抗跟踪误差的**一致最终有界性(UUB)**
- **首创性地提出组合位置-速度非光滑控制障碍函数(NCBF)**，将关节位置与速度约束融合为单一**相对度一** 的障碍函数，避免使用高阶CBF或切换逻辑
- **集成软约束与精确罚函数** 处理输入力矩限制，在QP框架下保证**可行解恢复**，同时维持优化效率
- **结合区间二型模糊系统与扰动观测器**，同时应对**参数不确定性** 和**外部交互力**，增强整体鲁棒性
- **统一框架** 将**安全滤波**、**自适应补偿** 和**约束处理** 在线集成，无需离线训练或精确模型
- 为**安全关键机器人操控(safety-critical manipulation)** 提供了一种**在线自适应阻抗控制** 新范式，严格满足关节状态与输入约束
- 通过**复合Lyapunov理论** 证明了安全集不变性和跟踪误差有界性，提供了**理论保证**
- 在**7自由度机械臂** 仿真中，面对严重参数不确定性和外部交互力，验证了**约束满足** 与**鲁棒阻抗跟踪** 性能
- 推动了**非光滑控制障碍函数(NCBF)** 在物理交互中的应用，为处理**混合相对度约束** 提供了新思路