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机器人机械手可能会受到不同类型的干扰，例如未知的有效载荷、未建模的动力学和环境相互作用力。观察机器人操纵器中的这些未知干扰是许多机器人应用的基础，例如干扰抑制和无传感器力控制。
机械手在进行正常操作时可能会受到不同类型的干扰。粗略地说，这些干扰可以分为两类，即外部干扰和内部干扰。这些干扰可能会提供有关机械手如何与其环境交互的有用信息。除了相互作用力扰动外，未知载荷、未建模动力学等不利扰动也可能通过影响轨迹跟踪精度来挑战机械手的性能。为了推断这些由内部或外部因素引起的不确定扰动，有必要结合扰动观测器（DOB）来估计这些扰动。
人与机器人之间的相互作用力可以被视为关节扭矩干扰，因为笛卡尔力可以投射到关节水平。通过观察交互扭矩，机械手可以感知人类意图或意外碰撞。因此，良好的 DOB 设计不仅在理论上对机器人技术很重要，而且在经验上也需要提高机器人机械手的性能。
扰动观测器（DOB）是在存在外部扰动和系统不确定性的情况下获得高性能鲁棒控制系统的一种工具。
DOB的主要优点是在不影响系统性能的情况下，对标称反馈控制器增加了干扰抑制。
DOB的基本思想：将机器人运动状态和关节扭矩作为输入，然后在一个集中项中估计施加在机械手上的所有未知的内部和外部扭矩作为输出。
从收敛速度的角度来看，现有的机器人扰动DOB大部分都实现了渐近跟踪性能。具体来说，传统DOB的系统收敛速度充其量是指数级的
定义：DOB是将外部干扰以及模型参数变化造成的实际对象与名义模型之间的差异等效到控制输入端，即观测出等效干扰。并在控制中引入等效的补偿
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