基于 AR 阻抗可视化的 Franka Research3 机械臂遥操作设计与应用

在非结构化、多接触交互场景中，机器人自主操作仍存在稳定性与适应性方面的局限，双臂协同的物体搬运、姿态调整等任务，需人类通过遥操作保障执行效果。低成本VR运动控制器虽具备6自由度跟踪能力，可实现直观的末端执行器运动控制，但缺少力反馈，操作人员难以感知阻抗控制生成的接触力，影响力控关键任务的完成质量。

Franka Research3机械臂具备完善的笛卡尔阻抗控制接口与实时控制能力，适配多接触交互任务需求。本文结合AR可视化技术，将阻抗控制器的虚拟目标位姿与位移偏差直观呈现，构建无需额外力反馈硬件的遥操作方案，并基于双臂操作实验验证其在Franka Research3平台上的应用效果。

FrankaResearch3机械臂核心控制基础

硬件与控制适配性

Franka Research3是面向科研与精细操作的协作机械臂，支持高精度关节控制与笛卡尔空间实时控制，可稳定运行阻抗控制器，响应速度与跟踪精度满足遥操作要求。其末端执行器可灵活更换，搭配定制硅胶末端，能提升与物体接触时的稳定性，适配箱体夹持、抬升等多接触任务。

该机械臂支持ROS生态，可与Unity、VR头显等设备完成数据交互，实现目标位姿、速度信息的实时传输，为AR可视化与遥操作指令映射提供硬件支撑。

阻抗控制原理

Franka Research3的阻抗控制通过模拟虚拟弹簧 - 阻尼系统，建立机器人末端实际位姿与目标位姿的动力学关系。操作人员通过VR控制器设定目标位姿，目标与末端的偏差生成对应力觉，使机械臂在接触物体时输出可控的接触力，公式如下：

其中K为刚度矩阵、D为阻尼矩阵，F为末端执行器的广义力 / 力矩。该控制方式无需复杂力传感器，即可实现运动与力的协同调节。

AR阻抗可视化系统设计

可视化核心要素

针对Franka Research3遥操作中目标位姿不可见的问题，AR可视化模块叠加两类关键信息：

可视化元素叠加于 VR 视频透视画面，不遮挡真实作业环境，兼顾环境感知与控制状态反馈。

图 2 机械臂（灰色）、末端执行器当前位姿（红色）、目标位姿（蓝色）以及手持式VR控制器（绿色）的示意图，图中包含各自对应的坐标系。目标位姿属于数字虚拟对象，无法通过肉眼直接观察。

系统集成与映射逻辑

系统以Franka Research3双臂为执行终端，搭配Meta Quest 3 头显与控制器，通过Unity 搭建AR可视化环境，ROS节点运行改进版笛卡尔阻抗控制器：

图3. 阻抗控制可视化设计的核心示意图，从操作人员第一视角呈现双臂遥操作抬升物体的全过程，用来直观说明 AR 视觉反馈如何解决力控不可见的问题。

基于FrankaResearch3的用户实验验证

实验设置

以Franka Research3双臂为平台，设置滑动与抬升两类箱体搬运任务，17名受试者分别在有/ 无 AR可视化条件下完成操作，记录任务完成时间，配合NASA-TLX与 SUS量表评估主观体验。

抬升任务需稳定夹持避免掉落，对力控精度要求较高；滑动任务仅需平面移动，力控需求较低，可对比验证可视化在不同力敏场景的效果。

图4. 双臂遥操作两种典型任务的对比示意图

实验结果

1.任务效率：AR 可视化使抬升任务完成时间缩短约 24%，滑动任务无显著变化，说明可视化可有效提升力控关键任务的执行效率；

2.主观体验：两组条件下系统可用性与作业负荷无统计差异，可视化未增加操作负担；

3.定性反馈：受试者借助可视化快速调整末端姿态与接触力，减少目标过冲与物体掉落，部分受试者提出可优化元素尺寸与透明度，降低视觉遮挡。

基应用价值

基于 Franka Research3 的 AR 阻抗可视化遥操作，具备三点实用价值：

总结

Franka Research3 机械臂的阻抗控制能力与实时通信特性，为AR可视化遥操作提供稳定硬件支撑。将阻抗目标位姿与偏差通过AR实时呈现，可在不增加力反馈硬件的前提下，有效提升双臂多接触遥操作中力控关键任务的执行效率，且未显著提升作业负荷。

该方案为仓储、精密操作等场景的低成本、高直观性遥操作提供可行路径，后续可通过视觉设计优化与控制参数适配，进一步提升系统实用性与推广性。