水下软体机器人柔性驱动方式及其仿生运动机理研究进展

 随着水下作业要求的增加以及软体机器人技术的发展,水下软体机器人的研究成为水下机器人的一个前沿方向。用人工肌肉实现驱动控制并能实现仿生运动的水下软体机器人成为相关领域的研究热点。本文介绍现有水下软体机器人中7类人工肌肉驱动方式,再根据水下软体机器人推进形式,按5种仿生运动形式介绍了现有的水下软体机器人,最后展望了水下软体机器人未来在水下勘探的应用前景。     

软体机器人前沿技术及应用热点

 随着材料学、化学、控制等学科的不断突破,人们对章鱼、蠕虫、海星等软体生物的观察及建模有了突破性进展,并衍生出一门新的机器人研究方向--软体机器人。本文通过回溯软体机器人的发展历程,介绍了近年来软体机器人在材料类型、驱动方式、应用领域等方面取得的进展以及面临的挑战,并结合中国国情展望了软体机器人未来发展的前景与方向。     

模块化软体机器人运动模式

设计了一种模块化软体机器人，其由多个可变形的球形模块单元组成，根据球形模块单元的膨胀和收缩，能改变自身的尺寸向前移动.应用有限弹性理论，分析了球形模块单元的充气膨胀过程，结果表明球形模块单元的初始膨胀半径越小，其最大压力越大.描述了3个球形模块单元依次膨胀和收缩过程，得出1个周期内该软体机器人的运动模式.最后, 通过3个球形模块软体机器人膨胀和收缩运动的实验,验证了模块化软体机器人运动模式的可行性.
     

软体机器人研究综述

机器人技术广泛应用于工业生产、医疗服务、勘探勘测、生物工程、救灾救援等领域.传统机器人大都由刚性机构组成,存在环境适应能力低的缺点.软体机器人是一类新型仿生连续体机器人,可以任意改变自身形状,在非结构化环境中应用前景广阔.综述了软体机器人的仿生机理、驱动方式、建模与控制方法等关键问题,并通过分析和梳理软体机器人技术发展中的瓶颈问题及可行解决方案,探讨了软体机器人技术的发展趋势.     

软体机器人研究进展

软体机器人是由柔性材料加工而成的,可以任意改变自身尺寸,与刚性机器人相比具有高顺应性、适应性和安全性等特点,在工业、农业、医疗、救灾等领域都有广阔的应用前景,受到国内外学者的青睐。文中从制作材料、制作方法、驱动方式、应用领域、传感与控制方面对软体机器人进行综述,介绍了软体机器人的制作材料和柔性材料的新成果,以及近年来制作软体机器人较新的方法;按照驱动方式将软体机器人分为流体驱动、智能材料驱动、化学反应驱动,并对每种驱动方式的特点和典型结构进行了总结;对软体机器人的建模方法和控制策略进行归纳与分析,得出了开发刚柔并济的新材料、高效制造和精准控制是研究软体机器人的未来方向。     

晶格型模块化软体机器人自重构序列

设计了一种基于膨胀-收缩运动规则的晶格型自重构模块化软体机器人.机器人由多个软体模块组成,每个软体模块由呈正六面体构型的硅胶主体和主从对接面组成.软体模块内部的凸起设计使其具有良好的膨胀性能,主从对接面是由与硅胶主体螺纹连接的铁盘、吸盘式电磁铁组成.基于软体模块体积变化与内部压强的关系式,对软体模块的充气膨胀进行分析,...     

无环境阻力的尖端生长型软体机器人研究综述

尖端生长型软体机器人是一类新型的软体机器人,其制作简单、成本低,通过压力驱动主体外翻实现机器人的"生长",且具有运动过程中无环境阻力的独特优势,在诸多领域有着广阔的应用前景.目前,机器人的变刚度控制、大范围变形检测及精准控制是软体机器人存在的三个主要问题.围绕提出的软体机器人存在的三个主要问题,从机器人灵感来源、基本结...     

机器人软体材料研究进展

 机器人软体材料分为软体驱动材料和软体感知材料,在仿生机器人中分别起到效应器与感受器的作用。故在制造仿生机器人时,软体材料的开发越发重要。本文概述了机器人软体材料与软体机器人概念上的差异,按照软体驱动材料和软体感知材料分别综述了机器人软体材料的发展动态,并探讨了这两类重要的机器人软体材料研发方面挑战及趋势。     

一种可变直径软体机器人的设计

为了解决刚性机械手安全性低、适应性差的问题,设计一款具有抓取功能的软体机器人。该软体机器人由三个呈圆周 120°分布的软体驱动器和一个夹具组成,夹具可以实现自动化改变直径以适应不同大小物体的抓取,经测算软体机器人可以抓取直径范围为 45mm~97mm 的物体。夹具和软体驱动器都采用3D打印制造,具有成本低、制造简单、易于大规模生产的优点。软体机器人采用气压驱动,当给驱动器充气时,三手指同时弯曲抓取物体,具有很好的稳定性。对于软体驱动器建立了相应的力学模型,得到了弯曲角度与输入气压的关系,并利用ABAQUS 有限元仿真软件对驱动器弯曲特性进行仿真。对比发现,理论建模和仿真分析在驱动器弯曲角度具有很高的吻合性。     

三足软体爬行机器人设计与研究

设计了一种三足软体爬行机器人,完成了机器人的直线、转向和路径规划运动实验研究.该软体爬行机器人采用了模块化设计,躯干和腿由硅胶和3D打印材料结合制造而成,便于组装和维护.软体爬行机器人前后腿的末端分别固定有摩擦滑块,用以辅助运动.软体爬行机器人采用电机-线缆驱动方式,通过对驱动电机的控制器编程,控制3个驱动电机协同工作来实现不同的运动形式,进行了直线爬行、转向运动和路径规划实验.实验结果证明,所提出的三足软体爬行机器人具备连续爬行和切换运动模式的复杂运动功能.     

面向沙土环境的仿生软体机器人及交互力学模型

现有的沙土移动机器人大多采用刚性结构, 在复杂的工作环境中 常常会发生打滑、沉陷、翻倒等问题, 缺乏良好的环境适应能力. 针对该问题设计了一种面向沙土环境的仿弹涂鱼气动软体机器人; 基于地面力学理论和软体机器人建模方法, 考虑机器人在沙土环境下的约束条件, 通过对软肢体与沙土间力学交互特性的分析, 建立了软肢体/机器人-沙土交互力学模型, 并构建了输入气压与机器人运动特性的关联; 通过实验验证了软体机器人-沙土交互力学模型的有效性和准确性. 实验结果表明, 该软体机器人具有环境适应性强、控制简单、柔顺性高等优点.     

毛虫形软件机器人

不久前，科学家研制出一种外形类似毛毛虫的软体机器人。这种机器人不但十分灵活，还具有和毛毛虫一样的滚动弹射能力。     

模块化软体机器人多模式运动分析

为了探讨模块化软体机器人驱动模式多样性对实现有效运动的影响,设计了一个6模块软体爬行机器人,并进行了多模式运动分析。使用差动运动模块设计了一个通过前进波在机体上的传递实现运动的机器人;分析了爬行过程中充放气模块的受力状态和充放气模块位置间隔之间的关系,得出了满足充气时模块获取的运动量、放气时模块向前传递运动量这一单向运动必要条件的位置间隔关系式,依据该模型得到了6模块机器人的10种可行运动模式;采用集中质量法对机器人建立拉格朗日动力学模型,通过ADAMS仿真验证了不同驱动模式的可驱动性;通过实验验证了机器人的可行运动模式并得出了不同模式下的运动速度。研究结果表明:使用充放气模块位置间隔关系公式来分析模块化爬行机器人运动模式可行且准确;多模块软体机器人具有丰富的运动模式,依据驱动模式的不同即可实现运动速度的变化;通过选用高效的运动模式A1D2,多模块机器人可实现最大运动速度13.2mm/s。     

新型变刚度软体手臂的设计及控制

软体机器人具有机构重构性、适应性及灵活性.基于气动系统的软体机器人具有质轻、功率密度比高、人机交互安全性高等优点,设计了一种由伸长型及收缩型气动肌肉组成的新型变刚度软体机器人手臂.根据该软体手臂的运动特性建立了运动学模型,利用MATLAB软件分析了手臂的工作空间.搭建控制实验测试平台,完成了手臂的轨迹运动控制实验,实验结果表明:跟踪阶跃信号上升时间小于2s,稳态平均误差为0.0028rad(0.16°),正弦信号跟随响应曲线平均误差为 0.0159rad(0.911°),手臂具有良好的可控性.     

环境自适应软体机器人驱动方式和路径规划研究

软体机器人具有优越的柔软性能,能够灵活的穿越狭小的空间,并且对非结构化环境具有较强的自主适应能力．驱动方式和路径规划是软体机器人的关键,其驱动分为有缆驱动和无缆驱动．采用气动、形状记忆合金、电活性聚合物、聚合凝胶等作为驱动器．气动、形状记忆合金之类的驱动器灵活度低、自由度少;电活性聚合物以及聚合凝胶之类的驱动器灵活度高、自由度高．软体机器人的路径规划主要采用人工智能算法,在实际使用中还存在一系列的问题需要继续研究．比如概率路线法和碰撞检测法都易陷入局部最小点与最优点：遗传算法运算效率不高、在线规划困难：神经网络算法泛化能力差等．现在可用的智能算法都只适用特定的物体而不适用通用可变形物体．未来需要致力于柔性驱动器以及新型路径规划算法的研究．     

多气囊仿生软体机器人设计及其运动特性分析

设计了一种多气囊仿生软体机器人,由位于上方的多个相互连通的气囊和位于下方的双层底座组成,通过给气囊充气以使软体机器人产生弯曲,通过在软体机器人前、后表面设置不同的摩擦片,机器人能够利用前、后摩擦力的不同而得以前行;利用ANSYS软件分析软体机器人充气、放气过程中的内应力,以改善机器人的结构设计;采用Yeoh模型研究软体机器人运动过程中的力学特性,在理想条件下推导出软体机器人的前行步幅与气囊内部气体压力的非线性关系模型,并通过仿生软体机器人的充气和前行运动实验验证仿生软体机器人前行运动的可行性.结果表明,当充气压力为90kPa时,机器人前进的步幅为19.25mm,与其理论值(22.85mm)基本一致.     

基于完备抓取构型和多阶段网络的软体手抓取

视觉引导的软体手抓取依赖视觉输出正确的抓取位置、抓取角度和抓取深度,为此提出了面向多手指软体手的完备抓取构型数学模型和多任务损失函数,设计了基于"锚点"旋转框的两阶段深度学习网络,实现了从图像到软体多手指抓取指令的直接映射.通过公开数据库和自建数据库分析了网络模型的性能表现.研究结果表明:多任务损失函数和基于"锚点"旋转框的两阶段网络模型有效提高了多输出抓取检测的准确率和机器人抓取的成功率.最后,构建了机器人软体手抓取系统,抓取实验结果表明:所提方法对视觉定位误差具有一定的抓取稳健性,可成功抓取不同种类的水果,能够达到96%的抓取成功率,对水果皮的抓取也具有很好的泛化能力.     

仿青蛙游动软体机器人控制系统设计

控制系统是机器人实现运动的关键.通过对所设计的由气动软体致动器驱动的仿青蛙游动软体机器人的机械结构和其仿生游动功能需求的分析,建立气动系统和电气系统,并通过Labview编写上位机软件,采用无线通讯的方式实现对仿青蛙游动软体机器人的远程调控以及数据采集,避免外接线束和管路对仿青蛙游动软体机器人运动的干扰,方便对仿青蛙游动软体机器人运动性能进行测试.经过实验验证,所设计的控制系统性能稳定、工作可靠,完全满足仿青蛙游动软体机器人的功能需求.     

基于形状记忆合金的软体机器人研究综述

近年来,形状记忆合金(shape memory alloy,SMA)由于噪声小、回复应变大和生物兼容性好等优点,得到了广泛的使用和研究.为了研究SMA在软体机器人领域的应用,首先对SMA在国内外的研究现状进行了分析,接着对SMA的形状记忆效应(shape memory effect,SME)、超弹性、电阻特性进行了阐述,最后介绍了SMA在软体机器人领域的应用现状.     

软体机器人驱动方式

<正>选择合适的驱动方式是软体机器人研究中的一项重要课题。因其材质与结构的特殊性,软体机器人对驱动方式的选择也有着更高的要求。流体驱动:利用气、液等流体,通过其变形结构使软体机器人内部腔体收缩、膨胀,达到受控变形和运动的目标。美国哈佛大学仿生机器人实验室研发的软体机器人Octobot是世界上首个全软体机器人,其基体由3D打印技术制造而成,采用气动驱动的方式,通过化学反应产生大量气体,借助压强变化实现爬、游泳等基本活动并与外界环