软体机器人手眼视觉/形状混合控制

当末端带有相机的连续型软体机器人进行作业时,由于避障、安全性等多方面因素,既需要末端相机－机器人系统的视觉伺服,也需要机器人的整体形状控制．针对这个问题,本文提出了一种软体机器人手眼视觉/形状混合控制方法．该方法无需知道空间特征点的3维坐标,只需给定特征点在末端相机像平面的期望像素坐标和软体机器人的期望形状就可达到控制目的．建立了软体机器人的运动学模型,利用该模型,结合深度无关交互矩阵自适应手眼视觉控制和软体机器人形状控制,提出了一种混合控制律,并用李亚普诺夫稳定性理论对该控制律进行证明．仿真和实验的结果均表明,末端相机特征点像素坐标和形状可以收敛到期望值．     

美国软体机器人问世

美国哈佛大学研究开发了一款软体机器人,它是一个极度柔软、能够蠕动的机器人,其移动的方式看起来很像一个机械蚯蚓。 软体机器人可以将爬行和蠕动结合起来,在比较复杂的路面环境下,自主选择移动方向并成功越过障碍物。这款机器人是由一种极度柔软的特殊材料制成的,据研究人员介绍,乌贼、蠕虫这类软体动物激发了他们的灵感,经测试,机器人能顺利穿过果冻、碎石、泥土等物体表面。这种机器人结构简单,未来用途广泛。     

哈佛大学研制出软体机器人

据报道,美国哈佛大学威斯生物工程研究院研制出名为“Octobot”的微型机器人,这是一款全部由软性材料制成的自主机器人。     

基于高斯过程的软体机器人微分运动学控制

近年来,软体机器人因其在人体等受限环境中表现出了相对刚体机器人更好的运动连续性和柔顺性而广受关注.然而,软体机器人没有刚体关节,无法采用刚体机器人领域中成熟的刚体关节建模和控制方法.首先,采用高斯过程对真实驱动空间到虚拟驱动空间的非线性映射进行辨识;然后,通过链式法则建立了从虚拟关节空间到任务空间的映射,构建了软体机器...     

软体机器人驱动研究现状

首先,介绍了软体机器人的发展和研究现状,重点综述了国内外关于软体机器人驱动方式和驱动机理的主要研究成果．然后,将软体机器人的驱动方式归纳为流体驱动、电活性聚合物驱动、磁流变弹性体（MRE）驱动、形状记忆合金（SMA）驱动和化学驱动等,对各驱动方式的科学原理和所对应的典型驱动结构进行了介绍,并梳理和分析了目前在软体机器人驱动技术发展中的瓶颈问题和关键科学问题．最后,尝试对软体机器人驱动研究领域中的挑战和未来发展趋势进行了展望．     

时隔五年，北航?鱼软体吸盘机器人取得新突破

<正>2022年5月,北航软体机器人实验室的文力教授课题组再次登上《科学·机器人学》（《Science Robotics》）,历时五年,?鱼软体吸盘机器人取得新进展。在仿生吸盘基础上,课题组进一步研制出跨介质吸附仿生机器人,机器人实现了在水中和空中的往返穿梭,扩大了运动范围。多地形观测、多介质作业、多环境探查等高度非结构化环境对机器人快速跨介质运动和高效暂栖的能力有着广泛的潜在需求。未来,跨介质吸附仿生机器人在这类特殊开放环境中将大有可为。     

基于软体机器人冗余自由度的实时避障位置控制

研究了如何利用软体机器人空间运动的冗余性,解决控制末端位置时环境中存在障碍物的问题.首先建立了软体机器人的运动学分段常曲率模型,设计了实现实时避障和末端位置控制双重任务的控制算法.算法中在障碍区周围划分警戒区,基于机械臂上标记点的位置反馈,分别给出末端无碰撞风险时的运动策略,以及当末端和中间点进入警戒区时的运动策略,并利用雅可比矩阵的广义逆求出应施加的控制变量.利用李亚普诺夫定理证明了逆雅可比法控制的稳定性.最后,在2维空间进行了实验,结果显示末端可以到达目标点,并且末端与机械臂体能够避开障碍物,验证了避障算法的有效性和位置控制的稳定性.     

软体机器人研究展望:结构、驱动与控制

正作为一项多学科交叉研究,软体机器人的研究不但有助于揭示自然界生物在材料、力学、形态学、运动学方面的科学问题,而且还有利于推动新的机器人样机的研发,用于完成传统刚性机器人无法实现的任务.软体机器人在设计与制造、驱动与传感、结构与材料、运动学与动力学建模与控制等核心关键科学问     

软体救援机器人人脸检测系统

地震灾害的发生对人类的生命构成极大威胁,在救援人员以及大型救援机器无法及时到达的易坍塌、结构不稳定的灾后废墟环境,快速、及时地检测到被困人员可以极大程度提升救援效率。人脸检测在易坍塌废墟救援过程中起到至关重要的作用。为此,提出一种基于ZYNQ开发平台的软体救援机器人人脸检测系统。人脸检测算法采用基于肤色的人脸检测算法。采用软硬件协同设计方法,PL(FPGA)端实现图像色彩空间转换模块、基于肤色阈值的二值化处理模块、肤色分割模块功能。ARM-Cortex A9 PS(ARM)端实现对整个FPGA工程的控制。实验验证,软体救援机器人能够实现实时检测到人脸信息,并且机器人自身软体导向结构通过弯曲到达被困人员处,实现输送水、氧气等功能。     

软体机器人空间感知技术综述

软体机器人空间感知技术的准确性关系到软体机器人在未知环境中对外部环境和自身位姿的识别精度。本文聚焦软体机器人空间感知领域。首先,介绍了软体机器人的应用领域,通过探究软体机器人对于空间感知技术的需求和在未知环境中获取绝对和相对空间感知信息的技术,归纳了软体机器人空间感知技术的研究价值。然后,文章介绍了软体机器人的空间感知信号,并分别从信号调度、 3D打印以及深度学习算法这三方面总结了提高软体机器人在未知环境中感知精度的方法。之后,文章对软体机器人的未来结构和多传感融合技术提出了设想。在最后,对全文做以总结。     

瞬变速软体机器人研究综述

瞬变速软体机器人是一类能够在极短的时间内（不到1 s）,通过柔性材料大变形产生瞬时高速驱动效果（大于1倍身长/秒）的软体机器人。本文总结了瞬变速软体机器人的国内外发展现状,并按照不同驱动方式为其分类。梳理了瞬变速软体机器人的运动建模与仿真方法,并提出了一种多场耦合的仿真模式,讨论了仿真研究的技术特点、难点、准确性以及发展方向。总结了当前瞬变速软体机器人的应用,并展望其在未来不同场景下的设计和应用。     

基于介电弹性体驱动器的软体机器人建模与跟踪控制

针对基于介电弹性体驱动器的软体机器人的跟踪控制问题,本文提出一种自适应鲁棒控制策略.根据虚功原理建立介电弹性体驱动器的动力学模型,模型中弹性势能部分采用Gent模型进行描述.考虑到介电弹性体驱动器的精确模型参数难以获取,使用基于径向基神经网络的逼近器对模型中的未知项进行估计.同时,考虑到介电弹性体驱动器形变量的变化率难以被测量,设计状态观测器对系统未知状态量进行观测.根据逼近器的估计结果和状态观测器的观测结果,设计滑模控制器实现介电弹性体驱动器的跟踪控制目标.最后,通过数值仿真实验验证所提控制策略的有效性.     

肌腱驱动连续体/软体机器人控制策略

深入分析了为肌腱驱动连续体机器人开发的各种控制器,以作为肌腱驱动连续体机器人领域未来应用的参照.控制策略分为基于模型的控制和无模型控制,其中,基于模型的控制可分为静态控制、动态控制及几何运动学模型控制;而无模型控制是一个相对未知的领域,本文主要从无模型静态控制、无模型动态控制及无模型形状感知控制3个方面进行全面分析.最后,对基于模型和无模型的各种控制策略进行了综合评价,并对该领域未来的研究方向进行了展望.     

基于软体手的机器人遥操作人机交互系统研制

为了提升抓取软体物体、易碎物体的完整性,设计制作了一种基于软体手的机器人遥操作人机交互系统。研制了一种嵌入了弯曲传感器的软体主手,获取人手的弯曲电信号,以此判断人手的弯曲程度,实现对软体从手系统的遥操作。并在远端软体从手中嵌入压力传感器,获取软体从手抓取目标时的表面压力电信号,以此来判断软体手抓取目标时的力度,实现力反馈。软体手人机交互系统能够减小传统刚体机械手抓取目标的限制,可有效抓取软体或易碎目标,实验表明了其有效性。     

连续软体机器人的结构范型与形态复现

为提出连续软体机器人的设计与分析通用理论,根据当前连续软体机器人的运动特征和细长软体生物纵肌结构抽象出通用的结构范型（GSP）,并由此建立了连续软体机器人在驱动空间、构型空间和任务空间中的一般运动学．针对这类机器人在构型空间中灵活运动或操作的需求,提出一种细长软体机器人对任意目标曲线的形态复现算法,并采用离散Fréchet距离评价形态复现的相似性．通过仿真和实验,以形状记忆合金（SMA）弹簧驱动的双软体模块机器人为例验证了结构范型与一般运动学的正确性．此外,以仿生运动曲线等为目标曲线,以组合案例分析曲线形状、关节数量和关节参数对复现效果的影响．结果表明,软体单元模块数量越多或其最大弯曲角越大,形态复现的相似性越高．     

仿鱼机器人的开发

目前,正盛行水中机器人的开发,作为应用生物运动的实例,仿鱼机器人被开发出来.最初开发的仿鲷鱼机器人,从外形到功能,如无线通信、和鱼一样的驱动方式、水下游动能力等都得到社会的认可,许多杂志对其技术水平给予很高的评价.这些技术也适用于空棘鱼、鲤鱼等各种鱼类机器人的研制开发.这样,各种类型的鱼类机器人会源源不断地被研制和开发出来.     

SRT软体机器人:给机器人装上灵巧、柔软的“手”

全球工业机器人市场被“四大家族”垄断,国产的传统机器人行业市场空间也十分有限。在这样一个趋近成熟的行业中,如果初创企业想要取得突破,在市场上开辟一条新道路或许将是个不错的选择。北京软体机器人科技有限公司就是这样一家公司。他们从柔性夹爪的材料做起,将硅橡胶这种在上百年时间里只能作为被动受力的缓冲件的材料,变成了能够主动对外施力的关键零部件,为行业注入了新鲜的能量。     

弯扭耦合型软体机器人智能感知抓取性能研究

触觉感知功能对于生物或机器人进行目标物体的智能感知与抓取具有重要意义。首先，研究设计了一种新型弯扭耦合型软体机器人，并将压力传感器和弯曲传感器嵌入设计在软体机器人底层；其次，组合设计了能够感知抓取目标物体信息的二指软体夹爪；第三，搭建了二指软体夹爪抓取性能实验测试平台，系统分析了二指软体夹爪在抓取不同目标物体时的指尖触觉信息；最后，对生活中常见的12种物体进行了抓取性能测试，获得了不同压力下的压力序列信号并建立了抓取数据集，还采用多种机器学习算法对触觉数据集进行分类研究。结果表明：设计方案能够成功识别出目标物体的真实情况，其中随机森林分类算法具有最优的分类效果，准确率达到了93.33%。该研究有望为智能软体机器人的设计和智能抓取提供一定的理论和技术支持。     

软体微手鲁棒非线性控制设计

软体驱动器是构建智能软体机器人的基石。然而,由于软体驱动器具有非线性、耦合和不确定性等复杂的特性,如何对其进行有效建模与控制是目前极需解决的难题。以一种由三支单腔双向弯曲软驱动器构成的软体微手为研究对象,对其进行了鲁棒非线性控制设计研究。首先,进行了鲁棒非线性控制系统的总体结构设计分析。其次,对如何设计算子控制器、跟踪控制器、算子观测器实现其对软体微手的弯曲角度和力进行控制进行了分析和讨论。接着,分析和研究了鲁棒稳定和跟踪条件。最后,通过基于实验数据的仿真验证了所提方案的可行性和有效性。     

基于色彩与形状的机器人足球识别方法

机器人能够快速、正确地识别足球十分重要.由于RoboCup对颜色进行了严格地规定,所以常见的识别方法仅基于色彩,该法的不足之处是容易受到等场条件的影响.利用Matlab中的图像处理函数,提出了一种基于色彩和形状的识别足球的新方法,即首先通过色彩筛选过滤图像中较多的无关目标,在对图像进行边缘检测后再采用欧拉数以及面积大小进行二次过滤,最后利用偏心率对足球进行识别.实例表明该法简单、有效、鲁棒性强.