1.人机协作功能: 常见于协作机器人的碰撞检测和手持示教功能人机协作功能是指人与机器人能够在同一工作环境下没有物理隔离，一同完成任务的功能。这一功能的最大贡献在于能够在不改变原来的人工流水线框架的前提下，通过协作机器人替代部分人工岗位，实现人与机器人共同完成一项任务。人与机器人和谐共处，即使发生互相的干扰，也能快速的恢复，继续运行。

　　第二个，提升协作机器人易用性的手持示教功能想到什么位置用手拖动到相应的位置就可以，然而，拖过的人都知道，使用手持示教准确地拖动到一个点和拖出一条直线有多么难，当然，对于大范围的移动，粗略地定位，还是足够的

　　2.力控功能（柔顺控制）

　　力控功能是实现机器人的力与位置同时控制的功能。一个比较容易理解的比喻是，传统机器人如果在运动路径中被一堵墙挡住了，那么，机器人要么是会被撞击损坏，要么是会把墙撞破。而力控模式，则会让协作机器人知道前面有障碍物，控制了机器人对障碍物的出力，不单可以保护机器人和墙，还能让机器人用恒定的力把墙擦拭干净。

　　力控模式也允许了机器人去做更精细的工作，拓展了应用的市场，比如所通过力控模式，机器人可以实现手机背壳的打磨，工件的去毛刺，还有柔性的装配。

　　这个功能在目前国内的协作机器人上并不被作为一个重点，UR机器人柔顺控制页面，不单单可以在单方向添加柔顺性（简单模式），还可以在6个方向自由添加柔顺性（框架模式），围绕一个点的阻抗模式（点模式），在运动中添加柔顺性（运动模式），可以说是非常全面

　　3.动力学轨迹性能优化

　　通过动力学的前馈，机器人的运动轨迹可以得到进一步的优化，不但与规划轨迹的误差会变小，而且即使是在不同负载的情况下。

　　这里可以用一个比喻来理解：没有动力学优化的机器人运动的时候，因为不知道要用多少力，所以只能慢慢的增加力，直到检索到合理的力的大小。这一慢慢增加力的过程，使得机器人的运动轨迹变形了，特别是在负载很大的时候。动力学前馈就好比在需要运动时直接告诉了机器人它需要用多少力气，所以，就减少了轨迹变形。

　　年的时候，看过一篇贝加莱机器人关于惯量前馈的文章，当时被文后的一句话震惊了，该项技术代表了机器人控制技术的最高水平，其设计的机器人系统精度更高、运行过程平稳抖动显然优于同类机器人系统设计。

　　不过目前这项技术已经不是一个稀罕的东西了，至于实际的效果，与机器人圈子里的朋友的交流，很多都不了了之，之前做的时候也发现一个问题，前馈在电机侧的效果非常明显。然而到末端轨迹就呵呵了，下图左图为没加前馈，右图为加了前馈的电机侧速度理论和反馈曲线

　　如何改善这种情况，一方面本体是一个点，另外需要能够完整地打通控制器和伺服系统到本体，目前使用的是完全自研的驱控一体的方案，上面下面都可以改，相比控制器和伺服的集成方案有更多的可能性，加上本体的优化实现整系统的提升。轨迹精度，对于一个偏执的技术可能会更会追求这一点，其实做機器人不是做数控机床。

　　4.优化机电系统设计

　　当然还有一点，我觉得是目前动力学非常有用的一点，这也是一开始接触机器人最先做的内容。通过动力学计算，我可以仿真推算出我实际运行时所需要的力矩，从而进行伺服电机和减速机的选型，伺服电机的选型应尽量精确地与运动模型相符合，这样有助优化机电系统，使伺服电机的效能发挥到最大，当然当时我用的是动力学的仿真软件Proe自带有机构分析模块Mechanism，比较懒，可视化的运动模型直观地展示了轨迹规划的效果，又能分析转矩受力，其实这块我觉得发扬光大非常有益处，真正地按照数据分析去设计机电系统，而不是简单地拿国外的设备，看人家臂多长，电机多大就选多大。