一種快速且基於模型的方法，用於評估對抗式連續體機械臂的任務能力

核心概念

本文提出了一種基於模型的新方法，用於評估對抗式連續體機械臂設計完成特定任務的能力，並通過比較絕對與相對可達扳手空間，證明了對抗式機械臂比非對抗式機械臂能完成更廣泛的任務。

摘要

基於模型的軟機器人手臂任務能力評估方法

流體驅動的軟機器人手臂旨在模仿肌肉靜水骨骼系統（如象鼻和章魚臂）的物理智能，以提高機器人在人類周圍的穩健性和安全性。然而，軟機器人手臂在執行需要特定負載和工作空間的任務時，其設計仍然存在挑戰，主要原因是缺乏基於模型的設計工具。現有的模型主要關注控制，並依賴於參數擬合，無法提供關於設計與性能之間映射關係或擬合數據之外因素影響的一般性結論。

本文提出了一種基於模型的新方法，用於評估擬議設計的軟機器人手臂完成特定任務的能力。該方法具有信息豐富、可解釋、快速且提供區段能力可視化的特點。
連續體模型
該方法基於一個平面 Cosserat-rod 公式的設計導向模型，並做出以下假設：

設計：假設機械臂和致動器作為準靜態無剪切、無扭轉的桿。
致動器：機械臂的活動元件是流體驅動的軟致動器，其單軸力取決於應變和壓力。
彎曲剛度：假設機械臂具有超出單軸致動器力產生的彎曲剛度，並且取決於曲率和壓力。
通用性：為清楚起見，該模型和示例考慮了具有四個致動器和末端負載的平面機械臂，但該方法可以適應於包括更多致動器、3D 配置和分佈式負載的情況。

任務可達性分析
給定一個機械臂設計，該方法旨在評估其在承載特定負載時維持所需形狀的能力。具體而言，當機械臂受到末端負載 q∗tip 時，該方法會判斷其是否可以維持所需的平衡中心線形狀 og∗。
基於搜索的解決方案
最直接的方法是在壓力空間 P 中搜索壓力 p，使其致動平衡形狀 oˆg(p, q∗tip) 與任務形狀 og∗ 最匹配。然而，這種方法速度很慢，因為優化過程中的每一步都需要求解正向力學，而且優化本身是非線性和非凸的。
扳手外殼分析
為了簡化問題，該方法在扳手空間而不是歐幾里得空間中考慮需求，從而無需求解正向力學並揭示有趣的機械臂特性。
絕對可達性
該方法首先檢查每個絕對需求扳手 w∗i 是否位於每個 ai[P]（稱為“第 i 個可達扳手空間”）內。
相對可達性
僅憑藉絕對可達性並不能保證任務真正可達。如果需求扳手序列沿 i 的變化“方向”與可達扳手序列不同，則該任務實際上不可達。

從以下內容提煉的關鍵洞見

A Fast and Model Based Approach for Evaluating Task-Competence of Antagonistic Continuum Arms

by Bill Fan, Ja... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00241.pdf

深入探究

如何將這種基於模型的方法應用於更複雜的軟機器人系統，例如具有多個自由度的系統？

將這種基於模型的方法應用於更複雜的軟機器人系統，例如具有多個自由度的系統，需要進行以下擴展：

高維度運動學和動力學模型: 現有的模型主要針對平面運動的機器臂，需要擴展到三維空間，並考慮更多的自由度，例如彎曲、扭轉、伸縮等。這需要更複雜的運動學和動力學模型，例如使用三維 Cosserat 棒模型或有限元分析。
多段體建模: 對於具有多個自由度的系統，可以將其分解成多個剛性段，並使用連桿機構的建模方法進行分析。每個段可以使用文中提到的 Cosserat 棒模型進行描述，並通過關節約束條件將其連接起來。
高維度扳手空間: 對於多自由度系統，扳手空間的維度也會增加，需要開發更高效的算法來計算扳手包絡和評估任務可達性。
考慮動力學約束: 現有的方法主要關注靜態平衡狀態下的任務可達性，需要進一步考慮動力學約束，例如速度、加速度和力/力矩限制，以確保機器人能夠在動態環境下完成任務。

總之，將這種基於模型的方法應用於更複雜的軟機器人系統需要更複雜的模型和算法，但其核心思想仍然適用：通過分析機器人的扳手空間來評估其完成特定任務的能力。

是否存在其他因素（例如材料特性、製造公差）會影響軟機器人手臂的任務能力，而這些因素在該方法中沒有考慮到？

是的，除了文中提到的因素外，還有一些其他因素會影響軟機器人手臂的任務能力，而這些因素在該方法中沒有考慮到：

材料特性:

非線性彈性: 軟機器人通常使用具有高度非線性彈性的材料，而文中使用的模型可能無法準確地描述這種非線性行為。
遲滯性: 一些軟機器人材料表現出顯著的遲滯性，這會影響其運動精度和可重複性。
蠕變和應力鬆弛: 長時間承受負載時，軟機器人材料可能會發生蠕變或應力鬆弛，從而導致性能下降。

製造公差:

幾何形狀偏差: 實際製造的軟機器人很難完全符合設計的幾何形狀，這些偏差會影響其運動學和動力學特性。
材料特性差異: 即使是同一批次的材料，其特性也可能存在差異，這也會影響機器人的性能。

環境因素:

溫度: 軟機器人材料的特性通常對溫度敏感，溫度變化會影響其性能。
濕度: 一些軟機器人材料會吸收水分，從而改變其特性。

為了提高模型的準確性和可靠性，需要考慮這些因素的影響。例如，可以使用更精確的材料本構模型，並在模型中引入不確定性分析方法來評估製造公差和環境因素的影響。

這種基於模型的設計方法如何促進軟機器人技術在醫療保健、製造業和探索等領域的應用？

這種基於模型的設計方法可以通過以下方式促進軟機器人技術在醫療保健、製造業和探索等領域的應用：

醫療保健:

手術: 設計更精確、靈活的手術機器人，以執行微創手術，減少患者創傷和恢復時間。
康復: 開發可穿戴式軟機器人，為行動不便的患者提供輔助和康復訓練。
藥物遞送: 設計微型軟機器人，將藥物精確遞送到目標部位，提高治療效果。

製造業:

柔性抓取: 設計能夠安全、可靠地抓取易碎物品的軟機器人，例如電子元件、食品等。
人機協作: 開發與人類安全互動的軟機器人，用於協作組裝、包裝等任務。

探索:

狹小空間探測: 設計能夠進入狹小空間（例如管道、裂縫）進行探測的軟機器人。
水下探測: 開發具有高機動性和環境適應性的水下軟機器人，用於海洋生物研究、資源勘探等。

總之，這種基於模型的設計方法可以幫助工程師快速評估不同設計方案的性能，並針對特定應用需求優化設計，從而加速軟機器人技術在各個領域的應用。