摘要：碰撞检测技术可以降低设备损坏和人身伤害的几率,在现代化的人机协作生产中起着重要的作用。实现免外力矩传感器的碰撞检测需要准确地估计工业机器人受到碰撞时的关节外力矩。然而,动力学模型的参数辨识误差以及电机电流的测量误差等因素会影响外力矩估计的准确性。为了解决这些问题,本文设计了一种扰动卡尔曼滤波外力矩观测器。该观测器基于扰动原理将外部碰撞等效的外力矩作为扰动项,并定义关节扰动模型。同时,引入机器人的广义动量构建状态空间方程。考虑到动力学模型的参数辨识以及电机电流的测量存在误差,基于卡尔曼滤波算法进行迭代估计,从而得到最优的外力矩观测值。为了提高碰撞检测的灵敏度,本文提出了一种随关节速度变化的时变对称阈值函数,用于实现碰撞检测。该方法可以根据关节速度的变化调整阈值,以适应不同工作速度下的外力矩观测值。实验结果表明,与广义动量观测器相比,所提出的观测器在外力矩估计的整体精度上提高了52.03%。为了验证所提方法的有效性,本文利用6自由度串联关节型工业机器人进行了碰撞检测实验。实验结果显示,相比于静态阈值,采用时变阈值的方法缩短了58.06%的检测延时,从而可以提高碰撞检测的灵敏度,更有利于工业机器人的安全操作和碰撞防护。