论文分享 | 大连理工大学线驱动连续型机器人多模态感知研究

关键词：连续体机器人；机器人传感系统；形态感知；张力感知

连续体机器人颠覆了传统刚性机械臂的结构设计，其卓越的灵活性和柔顺性使自身具备大量冗余“自由度”，进而实现灵活运动和柔顺变形，现已在医疗手术、狭小空间检测、工业及生活辅助等非结构化环境得到广泛应用。

然而，大量冗余“自由度”在为机器人带来高度灵活性的同时，也对运动状态感知带来巨大挑战。现有的多种感知手段，如拉力传感器、光纤光栅测量、磁场分布测量等，都难以通过单一途径实现对连续型机器人的多种运动模态的同步感知，这也严重影响和制约了连续型机器人在非结构化环境中的未来发展和实际应用。

针对这些问题，大连理工大学的彭海军教授团队从线（又称绳索或肌腱）驱动的动力学机理出发，提出了一种线驱动连续型机器人的多模态感知方法，即在仅使用线驱动长度数据的条件下，实现了连续型机器人动态位形、张力分布以及驱动状态的多模态同步感知功能。

该项研究成果以《Morphology and Tension Perception of Cable-Driven Continuum Robots》为题，在线发表于国际权威期刊《IEEE/ASME Transactions on Mechatronics》

对于线驱动连续型机器人而言，由于线驱动长度变化受弹性变形和滑动摩擦等各种非线性因素作用影响，需要准确获取其外在动态行为变化、内在张力分布变化以及驱动状态等多种模态信息的同步感知。

基于此，彭海军教授团队建立了包含线驱动变形、摩擦和松弛等非线性因素的连续型机器人动力学模型。

在这项研究工作中，团队首先发现了驱动线长度的运动学变量与内在张力分布的动力学变量之间的非线性互补关系，根据已知线驱动长度感知线长度方向张力分布，感知驱动线的张紧或松弛状态；随后在所建立的刚柔耦合动力学模型中引入已知张力分布，进而感知外在动态行为变化；最终在仅适用驱动线长度信息的情况下，实现连续型机器人的动态位形、张力分布以及驱动状态的多模态同步感知功能。

互补关系分析过程流程图

为了进一步验证研究方法的有效性，团队进行了线驱动连续型机器人多模态感知效果实验，同时以提供的光学运动捕捉系统作为实验真值，在张力传感器和磁盘上放置动捕标记点记录驱动长度和磁盘位置，与研究方法进行对比验证。

线驱动连续型机器人样机和多模态感知验证系统

实验分别设置为2根线驱动和3根线驱动，由连续型机器人样机完成转动、弯曲和扭转动作，并根据驱动线长度变化感知形态变化。

根据驱动线长度变化感知形态变化

匹配结果

实验结果表明，该方法除了感知连续型机器人的自由运动，还可以在连续型机器人受到外载荷作用下的感知形态、张力和驱动状态，也都和测量结果具有很好的匹配效果。

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