关于软体机械的相关研究

关于软体机械的相关研究

朱奕扬 董凯怡 泮益鑫 邱立邦  俞国阳

宁波财经学院  浙江省宁波市   315175

摘要

软体机械的研究涉及仿生学、材料力学、机械结构设计与制造、智能感知与控制和人工智能等领域，是一门交叉融合性较高的研究学科。和刚性机械相比，软体机械由软材料或超弹性材料制作而成，具有制造方式简单、人机交互安全、高功率密度比和无限自由度等特点，在复杂地形探险、医疗手术操作以及对目标的无损伤捕获等方面具有很大的应用潜力。由于软体机械存在大变形、高度非线性以及刚度较低等问题，所以如何实现对软体机械的精准数学建模、结构创新制造、灵巧操作以及输出力的有效提升是目前需要重点解决的问题。

一、研究背景

软体机械的研究背景可以从多个方面来阐述：

1.传统机械的局限性：传统的刚性结构机器人在某些特殊工作环境中，如复杂易碎物体的抓持、人机交互以及狭窄空间作业等，面临极大的操作难度。

2.技术发展的推动：随着3D打印技术和新型智能材料的进步，软体机器人的研究取得了突破性进展。例如，硅胶材料和气动驱动模式的应用，使得局部软体机器人得以实现，如日本冈山大学在1989年制造的小型柔性机械手。

3.软体机械的优势：软体机械由于其连续变形的能力，具有无限自由度，可以主动改变自身形状和尺寸，非常适应动态、未知和非结构化的复杂工作环境。软体机械还展现出良好的环境适应性和安全性，可以通过柔顺变形与障碍物相容，更好地搬运柔软或易碎物品。

4.广泛的应用前景：软体机械在医疗康复、灾害应对、特殊探测以及国防军事等领域拥有广阔的应用潜力。例如，在医疗领域，软体机械可以用于手术操作、康复训练和辅助设备；在农业领域，可用于自动化种植、收割和管理；在工业领域，可用于生产线上的装配、包装等环节。

5.研究挑战与进展：软体机械的设计和开发面临的一个核心问题是软体结构的驱动变形。随着材料科学、微电子技术和人工智能的进步，软体机械的设计和制造能力得到了显著提升，未来有望实现更多的突破和应用。

图1：软体机械

二、研究目的

1.探索新型机器人技术：软体机械作为一种新兴的机器人技术，其研究目的在于突破传统刚性机器人的限制，开发出更加灵活、适应性强的机器人系统。通过研究软体机械，可以推动机器人技术的创新和发展。

2.提高机器人的环境适应性：软体机械具有连续变形能力和无限自由度，可以更好地适应各种复杂、动态和非结构化的工作环境。研究软体机械的目的之一是提升机器人在不同场景下的灵活性和适应性，使其能够更有效地完成任务。

3.增强人机交互的安全性：由于软体机械的柔顺性和可变形性，它在人机交互中具有更高的安全性。研究软体机械的目的之一是设计出更安全、更自然的机器人系统，以减少人机交互过程中的潜在风险。

4.拓展机器人的应用领域：软体机械在医疗、救援、探测等领域具有广阔的应用前景。通过研究软体机械，可以开发出适用于这些特定领域的机器人系统，从而拓展机器人的应用范围，提高社会效益。

5.促进相关学科的发展：软体机械的研究涉及材料科学、机械设计、控制理论等多个学科领域。通过研究软体机械，可以促进这些相关学科的发展，推动科学技术的整体进步。

三、研究现状

2.1国内相关研究

为应对传统深度强化学习算法在处理复杂场景，特别是在不规则物体抓取和软体机械臂应用中算法稳定性和学习率较差的问题，提出一种基于裁剪近端策略优化(CPPO)算法的软体机械臂控制策略。通过引入裁剪函数，该算法优化了近端策略优化(PPO)算法的性能，提升了它在高维状态空间的稳定性和学习效率。首先定义了软体机械臂的状态空间和动作空间，并设计了模仿八爪鱼触手的软体机械臂模型；其次利用Matlab的SoRoSim工具箱进行建模，同时定义了结合连续和稀疏函数的环境奖励函数；最后构建了基于Matlab的仿真平台，通过Python脚本和滤波器对不规则物体图像进行预处理，利用Redis缓存高效传输处理后的轮廓数据至仿真平台。与TRPO(Trust Region Policy Optimization)算法和SAC(Soft Actor-Critic)算法的对比实验表明，CPPO算法在软体机械臂抓取不规则物体任务中达到了86.3%的成功率，相比TRPO算法高出了约3.6%，具有更优的性能。这说明CPPO算法可以应用于软体机械臂控制，可在非结构化环境为软体机械臂在复杂抓取任务中的应用提供重要参考。[1]

2.2国外相关研究

柔性驱动软体机器人在外科手术和工业应用中具有很大的潜力,但可以通过设计优化进一步提升其性能和机动性。通过优化设计,可以直接影响弯曲角度、机械臂变形和整体功能等因素,从而改善与环境的交互,提高任务性能。本文提出了一种基于物理的柔性驱动软体机械臂设计优化方法,旨在通过结构设计增强来提高弯曲性能。在优化过程中考虑了四种设计准则,即截面形状、材料、间隙形状和间隙大小。考虑到软材料固有的非线性,采用有限元建模技术分析了修改各设计参数对位移和弯曲角度的影响。利用ABAQUS / CAE对机械手的设计进行评估,并进行方差分析检验,以确定设计参数之间的显著性能差异。结果表明,材料变化的影响最大,其次是间隙形状和间隙大小。基于后续的参数优化,确定Dragon Skin 10为弯曲运动的最优材料,同时优选梯形间隙形状。此外,利用遗传算法选择出最大间隙尺寸为8.87 mm。这些发现为柔性驱动软体机械臂的关键设计原则提供了有价值的见解,旨在增强柔顺性和降低驱动力。通过建立对形貌和运动能力之间关系的基本理解,该方法展示了一种有效的仿真驱动优化方法,该方法引入了材料的非线性弹性行为来提高性能。[2]

三、发展与展望

3.1发展现状

随着材料科学、微电子技术、传感器技术和人工智能的快速发展，软体机械的设计和制造能力得到了显著提升。软体机械已经在医疗、农业、工业、航空航天等多个领域展现出巨大的应用潜力。在医疗领域，软体机械可以辅助医生进行更精确的手术操作；在农业领域，它们可以自动化地进行种植、收割和管理；在工业领域，软体机械能够适应复杂的工作环境，提高生产效率。

3.2未来展望

材料科学的持续进步，预计未来会有更多高性能、耐用的软体材料被开发出来，这将进一步提升软体机械的性能和寿命。随着人工智能技术的不断发展，软体机械有望实现更高级别的智能化和自主化。例如，通过深度学习和强化学习等技术，软体机械可以自主学习和优化其运动策略，以适应各种复杂环境。

未来的软体机械可能会集成多种传感器和执行器，以实现更丰富的功能。例如，可以集成温度传感器、压力传感器、摄像头等，使软体机械能够感知周围环境并做出相应的反应。

更广泛的应用领域：随着软体机械技术的不断成熟，它们有望在更多领域得到应用。例如，在海洋探测、环保监测、智能家居等领域，软体机械可能会发挥重要作用。

参考文献

[1]余家宸,杨晔.基于裁剪近端策略优化算法的软机械臂不规则物体抓取 [J/OL]. 计算机应用,    1-12[2024-05-25].    http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1307.TP.20240415.0933.010.html.

[2]Khalil A T ,Habib S ,Seadby G S , et al. A structural optimization analysis of cable-driven soft manipulator [J].International Journal of Advanced Robotic Systems,2024,21  (2):