机器人在操作过程中，为了防止在接触物体时机械臂用力过猛，需要增大机械臂的阻尼来消耗多余的能量并且防止机械臂震荡。阻尼越大，消耗能量越快。相比之下，人类手臂的骨骼肌肉系统可以根据任务的需要利用自身经验来灵活调整阻尼。为了搞清楚人类是怎么做到这些的，研究团队建立了一个动态数据收集平台来捕捉手臂的运动，该平台主要由运动捕捉系统和接触力测量系统组成。
在轨装配涉及多种复杂的任务，包括卫星的捕获和对接等，研究团队将装配任务中总结为3种主要的接触形式：(a)单侧斜面接触、(b)双侧斜面接触，(c)销孔接触。在这3种接触形式下，实验团队通过采集人体手臂力和速度的数据，对人体在该接触模式下的动力学特性进行有效建模。
上述建立的人臂动力学模型主要包含两个部分：人类手臂的主动柔顺模型和人类手臂末端与周围环境之间的被动接触模型。对于主动柔顺模型，研究人员发现在装配过程中，由于初始误差导致的碰撞会产生很大的内力，而人类手臂的阻尼会随着内接触力的变化而变化，并且会朝着改善柔顺的方向调整阻尼。通过数据发现，人类手臂的阻尼大小与接触力呈正相关关系，并按照S型进行变化。
在装配任务中，人会调整手臂阻尼以保持稳定性。当外部力量过小或过大时，人会迅速将阻尼调整到适当的范围内。而对于操作过程中的接触模型，他们发现人类手臂与周围环境之间的接触过程由3个不同的子过程组成：接近、接触和压实。通过对这些子过程进行建模，有效增加了机械臂作业过程控制的稳定性。
▍计算机模拟实验和实体验证
在实验中，北理工团队采用两个7个自由度的机械臂来在模拟太空装配任务。机械臂通过二指夹爪捕捉卫星，而后进行对接并通过销钉与孔完成锁紧。在作业过程中，接触开始阶段，机械臂末端夹爪与卫星模块之间为单斜面接触，而后在夹紧对接过程中慢慢转变为双斜面接触，最后锁紧过程转变为销钉与孔的接触形式。
机械臂作业过程中需要适应不同的接触形式。仿真实验发现，类人变阻抗控制器可以让机械臂在接触作业过程中更好地适应环境变化，使其能够更快的进行稳定。通过调整机械臂的阻尼特性，能够增强接触过程的稳定性并减少对零部件的损伤。
然后该团队制作了机器人系统来验证类人变阻抗控制器的效果：
