1.引言
传统机器人通常由少数连杆和驱动关节串联而成，尽管这些机器人被证明对许多任务非常有效，但它们并非没有限制，主要表现在缺乏可操作性与总体自由度低两个方面。在作业空间狭窄或工作空间存在众多非结构化障碍物时，传统的由刚性构件组成的机器人难以灵活运作，该类应用领域己成为机械手臂发展的一个技术瓶颈，迫切需要研究新型的机械手臂的运动机理和操作方式用于该问题。
与传统的工业机器人相比，连续体机器人的机械部件不包含刚性连杆和可识别的旋转关节，能够依靠连续弯曲的核心结构或骨架使机器人主体弯曲成光滑连续曲线。连续机器人的设计灵感来自天然动物的柔顺运动，如象鼻[1]、章鱼臂[2]和舌头[3]等，其优异的柔顺性和灵活性使之在杂乱或非结构化的环境中也能成功完成任务。连续体机器人对工作空间狭小的环境和非结构化的现实环境具有独特的适应能力，除了末端可以安装执行器完成操作外，机器人本体也可以作为执行器完成抓取动作，并且其尺寸可做到比传统机器人更小，是对传统关节式机器人应用场景的良好补充。
2. 研究现状
基于动物柔顺器官的仿生设计，连续机器人不存在明显的关节，但通常是由单一操作单元或多段操作单元串联而成的，其操作单元按不同的分类方式可以归纳如下：
2.1按驱动方式分类
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连续体机器人根据机械驱动方法和位置的不同，可以大致分为“内部驱动方式”、“外部驱动方式”和“混合驱动方式”。内部驱动方式的驱动器位于机构表层或者内部，对机器人直接驱动，常见的有气压和液压驱动；外部驱动方式是将驱动器置于机器人本体之外，通过拉丝等方式进行驱动，，有利于小型化的发展，是目前常见的设计方式；混合驱动方式为内部驱动与外部驱动的组合如图1所示。
2.2按支撑结构分类
为了保持整个机器人的整体形状并实现机器人的弯转，连续体机器人通常采用如下三种支撑形式：（1）流体支撑。向连续体机器人密封内腔注入一定压力的流体可以起到支撑与驱动的双重作用。（2）表面层支撑。在机器人圆柱形内表面或外表面通常覆盖弹性树脂层、硅胶层或其他具有一定弯曲刚度的弹性层来实现支撑作用。（3）轴心支撑。在机器人轴心固结弹性复合材料，例如弹簧、柔性管类和万向节支架等。对于不同的支撑方式，同样可以组合应用，如图2展示的是表层支撑和轴心支撑的混合应用形式。
2.3按运动能力分类
根据连续体机器人的运动能力，可以将其分为3种类型：（1）单自由度型。此类型操作单元主要实现单一指定平面内的弯曲运动，多节该类“仿生柔性手指”的联合运动可完成对不规则物体的抓取操作。（2）两自由度型。此类机器人在三维空间内垂直于底盘且通过底盘圆心的任一平面内完成弯曲运动，图2所示，操作单元具备两个自由度的运动能力。（3）三自由度型。此类型不仅可以实现三维空间弯转，还具有一定的伸展性，基本结构如图4所示，其运动更为灵活，同时控制难度也会相应增加。
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3连续体机器人的应用与存在的问题
由于连续体机器人可在任意部位产生柔性变形，展现了独特的灵活性和安全性优势，目前在微创手术[4]、生命救援[5]、汽车涂装[6]等工作环境中展现出了新颖的作业方式和应用价值；但连续型机器人在运动精度、负荷能力等方面与离散型机器人相比依然存在较大差距，尚不能满足操作要求严格的实际工程需求。
4连续体机器人的研究展望
在研究人员的共同努力下，连续机器人技术的设计、应用和理论基础取得了重大进步，然而，要想让连续体机器人如同离散型机器一样为人类生活生产提供服务，该领域还有许多挑战亟待我们去解决。
（1）建模方法与控制理论。目前连续型机器人的运动控制主要是基于逆运动学模型的开环控制。对连续臂操作精度的研究中Rucker[7]等人建立了连续型机械臂的一般动力学模型，但是模型非常复杂，难以求出解析解。Baek和Rone分别用有限等曲率微元段来描述二维和三维的连续型机械臂形状，通过有限参量表达构型，但仍然需要求解大规模非线性方程组，无法运用于实时控制当中。连续机器人高精度建模和有效的实时控制方法依然缺乏，新的控制方法有待进一步的研究。
（2）自主化运动。连续机器人实际的工作环境往往比较复杂，在执行期望任务的同时还需要满足回避环境障碍物的要求，因此，连续机器人在自主运动过程中受时变环境影响更为显著，对自主决策与控制方式要求更加严格。现有的算法与控制方式实时性、自适应性、鲁棒性还不够好，智能优化算法在实际应用中存在局限性，导致连续体机器人的大多数高级动作（包括运动控制与规划）需要依靠人类操作（例如通过操纵杆 、遥感、或设定预期固定程序等方式实现），尚不能独立的实现在非特定环境下的自主控制。研究适用于连续体机器人的高效的自主运动决策算法，将极大推进连续体机器人的智能化发展。
（3）信息融合技术。通过高效实时的多个传感器同时采集和处理信息，通过合理支配并充分利用多传感器采集信息，犹如人的眼、耳、鼻、口等多种感觉器官协同工作。连续体机器人具有无限多个自由度，而传感器的数量是有限的，因此许多自由度是无法直接测量和控制的，这对连续体机器人基于传感器的运动规划算法与多传感器信息融合提出了挑战。
参考文献
[1] Yeshmukhametov A, Buribayev Z, Amirgaliyev Y, et al. Modeling and Validation of New Continuum Robot Backbone Design With Variable Stiffness Inspired from Elephant Trunk[C]. IOP Publishing, 2018.
[2] Kang R, Branson D T, Guglielmino E, et al. Dynamic modeling and control of an octopus inspired multiple continuum arm robot[J]. Computers & Mathematics with Applications. 2012, 64(5): 1004-1016.
[3] Cohen C, Hiott B, Kapadia A D, et al. Robot tongues in space: continuum surfaces for robotic grasping and manipulation[C]. International Society for Optics and Photonics, 2016.
[4] Walker I D. Continuous backbone “continuum” robot manipulators[J]. Isrn robotics. 2013, 2013.
[5] 邱亚，沈林勇，章亚男，等. 内窥镜式生命搜救仪的送进机器人设计与分析[J]. 机器人. 2015, 37(5): 594-602.
[6] Ohno H, Hirose S. Study on slime robot (proposal of slime robot and design of slim slime robot)[C]. IEEE, 2000.
[7] Rucker D C, Jones B A, Webster Iii R J. A geometrically exact model for externally loaded concentric-tube continuum robots[J]. IEEE transactions on robotics: a publication of the IEEE Robotics and Automation Society. 2010, 26(5): 769.
作者简介：李凤刚（1993—），男，汉族，山东省日照市莒县，硕士研究生，北方工业大学，研究方向：机器人技术。
论文作者:李凤刚
论文发表刊物:《科学与技术》2019年第17期
论文发表时间:2020/3/4
标签：机器人论文; 方式论文; 自由度论文; 操作论文; 环境论文; 弯曲论文; 单元论文; 《科学与技术》2019年第17期论文;