基于SMA驅動模塊的仿生水母機器人

，， ， ，

(中國科學技術大學工程科學學院精密機械與機密儀器系，安徽 合肥 230026)

0 引言

在過去幾十年里，越來越多的學者關注軟體機器人的研究，尤其是在仿生軟體機器人方面，如仿生蚯蚓機器人、章魚機器人、仿生機器魚和象鼻機器人[1-4]等。相比于傳統機器人，仿生軟體機器人采用聚氨酯、高分子材料和橡膠聚合物等柔性材料作為基體，使用少量甚至不使用剛性結構，保證了機器人高仿生性的同時，擁有較高的安全性、靈活性，并能更好地在非結構化環境中運動。以美國為代表的西方國家從20世紀50年代就開始了水下機器人的研究[5-6]，早期的水下機器人以特定功能的水下無人機為主，如深潛機器人、潛艇救生機器人，這類機器普遍存在結構復雜、噪音大、維護難和成本高等問題，一定程度上限制了其應用。20世紀后期以來，隨著智能驅動材料[7-9]研究的深入，一系列基于此類材料的仿生水下機器人被設計出來[10-11]，這類機器人具有高效率、低噪聲、高機動和高速等優點，受到國內外學者廣泛的關注。

水母作為最古老的海洋生物之一[7]，適應絕大部分海洋環境，具有簡單、柔韌的身體結構，游動能量利用率高，噪聲低，成為水下仿生研究對象中的明星[10]。獲取水母運動諸多優點最簡單的方式就是模仿它的結構和推進方式，目前國內外學者在仿生水母機器人研究方面做了很多工作[10-11]，但這些工作主要集中在水母機器人的運動的實現，忽略了水母機器人的游動性能，這些水母機器人存在游速慢、體積小、需要外接電源、運動模式單一等不足。

在此，通過改進SMA驅動模塊的結構參數和制造工藝，提出了一種新的水母機器人的設計方案和控制策略。

1 設計與制作

1.1 SMA驅動模塊

隨著材料科學的發展，越來越多基于智能材料柔性驅動器應用在機器人領域，如形狀記憶合金絲驅動器(SMA)、電活性聚合物驅動器(EAP)、金屬離子聚合物復合材料驅動器(IPMC)等，與采用電磁驅動來實現運動精度和負載要求傳統驅動器相比，這些柔性驅動器具有較高的靈活性、兼容性和適應性。其中，基于SMA的柔性驅動器具有結構小巧、變形和力輸出大、驅動方式簡單，以及可控性相對較高的優點[12]。本文將采用SMA完成水母機器人驅動模塊的設計制作。SMA驅動模塊制作工藝流程如圖1a所示，主要分為穿絲、裝模澆注和粘貼回復板3個步驟，其中在裝模時對SMA施加0.5%的預緊力，以保證驅動模塊獲得更大的彎曲角度。

SMA驅動模塊長寬厚分別為100 mm，10 mm，2.5 mm，SMA絲與彈簧鋼的距離為1.5 mm，有效長度為87 mm，由驅動層、回復層和填充層組成。驅動層為2組固定安裝在PCB上的SMA(直徑為0.15 mm，相變溫度為90 ℃，最大變性收縮率為4.5%)，SMA的加熱時晶體組織會發生相變，產生的力和位移輸出；回復層為厚度為0.1 mm的彈簧鋼板，在驅動模塊加熱彎曲變形時，彈簧鋼存儲彈性勢能，在驅動模塊冷卻時使其恢復到初始位置；填充層采用具有良好延展性的聚二甲基硅氧烷(PDMS)嵌合SMA和PCB，以減小驅動模塊彎曲變形時反向壓應力對該模塊性能的影響。該驅動模塊在電流作用下具有良好的彎曲變形性能，如圖1b所示。

圖1 SMA驅動模塊制作工藝流程及測試

SMA驅動模塊的平均電阻為6 Ω，誤差小于0.5 Ω。為獲得驅動模塊最優的驅動電壓，針對該驅動模塊在不同加載電壓下進行了一系列電性測試，采用高速攝影機對驅動模塊彎曲過程進行采集記錄，實驗結果如圖2所示。加熱過程(圖2a)的實驗結果表明，隨著加載電壓的升高，驅動模塊彎曲變形角度有增大的趨勢，且能更快達到最大彎曲角度。冷卻回復過程(圖2b)的實驗結果表明，過大的加載電壓會導致驅動模塊出現過沖抖動現象，嚴重影響了回復過程的時間，且存在更大的殘余應力，造成驅動模塊很難恢復到初始狀態。因此合適的驅動電壓對于驅動模塊的性能至關重要，經過試驗分析，當驅動電壓為20 V時，驅動模塊表現出相對較優的性能，此時該模塊能產生150°的彎曲變形，及2.48 Hz的動作頻率。

圖2 SMA驅動模塊不同驅動電壓下的彎曲性能

1.2 仿生水母機器人

水母具有簡單、柔軟的對稱結構[13]，且大多數水母具有透明或者半透明的鐘狀體結構。作為水母游動的主要結構，鐘狀體的直徑小至2 cm，大至2 m[8]。海月水母作為常見的水母之一，其鐘狀體最大可達45 cm，海月水母機構細節如圖3所示。

圖3 水母結構拓撲

水母鐘狀體外部和內部稱為上傘體和下傘體，上表皮和下表皮之間為中凝膠層，凝膠層存在彈性纖維[7]。海月水母動作周期分為2步，下傘體肌肉縮短將鐘狀體內部的水排出，形成推進力，同時上傘體和彈性纖維儲存的彈性能量；海月水母沒有回復鐘狀體肌肉，依靠存儲在彈性上傘體和彈性纖維能量回復到釋放狀態[10]。

為模仿海月水母的結構和動作，利用SMA驅動模塊設計如圖4所示的可模塊化組裝水母機器人樣機。該樣機采用6組SMA驅動模塊呈輻射對稱分布，電池組采用6節動力電池(NITECORE IMR18650，輸出電壓為3.6 V，最大電流為30 A)環形分布，電池組有效輸出電壓為20.6 V，電池組及控制電路內置在中心盒，鐘狀體使用厚度為1 mm的彈性硅膠蒙皮。該樣機重512 g，密度為1.031 g/cm3,在松弛狀態如圖4b所示,直徑為210 mm，高度為80 mm。當機器人處于收縮狀態時(圖4c)直徑為142 mm，高度為88 mm。

圖4 水母機器人樣機

2 控制系統

中樞模式發生器(CPG)是一種能在缺乏外部傳感和反饋條件下產生節律輸出生物神經網絡，用于生物節律運動的控制，具有良好的穩定性和適應性[14-15]。目前，CPG模型主要分為2類，即神經元模型和非線性振蕩子模型。瑞士科學家Ijspeert等人[14]構建的非線性自適應耦合模型是典型的非線性振蕩子模型，該模型根據多個控制輸入產生多個協調的節律信號，具有結構簡單、耦合參數整定和輸出正弦穩定等特點。本文對Ijspeert模型重構，并重新定義了模型的輸出，使其能完成水母機器人的步態生成。重構后的模型數學描述為：

(1)

θi和ri分別為振蕩子i相位和幅值的狀態變量；fi和Ri分別為振蕩子i的期望頻率與期望幅值；wij和φij(φij=-φji)分別為振蕩子j對振蕩子i的耦合權重與穩態相位偏置；ai為正常數，它決定了系統調節時間；Si為系統的輸出。值得注意的是，過大的wij和ai都會造成系統不穩定。本文對系統輸出進行了二值化處理，因此期望幅值Ri并不會對系統輸出產生影響，且耦合權重wij和調節常數ai分別設置為200和30，期望頻率fi和相位偏置φij為系統的僅有可調參數。在上述模型的基礎上,建立如圖5所示的CPG網絡。網絡包含6個振蕩子， 編號為振蕩子1～6，分別用水母機器人6個SMA驅動模塊的控制，各個振蕩子之間的耦合關系如圖5所示。該系統輸出為頻率、相位差可調的一組方波信號，不同的頻率和相位差組合對應水母機器人不同游動模式。

圖5 CPG網絡的拓撲

3 實驗結果

上述提出的水母機器人的結構與控制策略，旨在完成水母機器人多模式游動，為了證明其有效性，進行了一系列水母游動實驗。首先，測試水母機器人在豎直方向上不同頻率的游動效果，如圖6和圖7所示。實驗結果表明：當游動頻率為2 Hz時，水母機器人獲得最大游動速度為5.28 cm/s，此時雖然水母機器人在游速方面獲得了很好的性能，但由于SMA驅動模塊在加熱過程存在熱積累現象，會導致水母機器人快速進入熱死寂狀態，無法長時間持續游動。水母機器人在1 Hz時游動的時序如圖8所示。

圖6 水母機器人游動過程

圖7 水母機器人速度、游動時間與頻率關系

當水母機器人的各個SMA驅動模塊動作頻率不同時，水母機器人兩側會產生差速，從而可以實現水母機器人轉彎游動。且當水母機器人同一側3個SMA驅動模塊處于靜止狀態，另外3個SMA驅動模塊以2 Hz的頻率動作時，水母機器人可以獲得最小的轉彎半徑，如圖9所示，最小轉彎半徑為31.95 cm。

圖8 豎直游動(1 Hz)

圖9 轉彎游動

4 結束語

提出了一種新穎的仿生水母機器人設計制造方案，該機器人采用射流方式推進，結構簡單、易維護、噪聲低、推進效率高，解決了傳統水下機器人采用螺旋槳推進容易受到電纜、海帶和廢棄漁網等纏繞問題。為實現水母機器人周期性收縮釋放動作，采用新的工藝流程和參數設計制造了一種基于SMA的驅動模塊，該模塊能實現大彎曲變形，超過預期要求。使用中樞模式發生器(CPG)控制策略，設計CPG網絡，用于水母機器人的運動控制，雖然此控制方式不是很穩定，但一定程度上實現水母機器人在三維空間中的多模式游動。與參考文獻中提到的幾款水母機器人相比，本機器人具有更高的綜合性能，如更高的仿生學、更大的尺寸和速度、能實現三維游動、無需外部電源等。在接下來的工作中，將會對水母機器人熱死寂問題深入研究，尋求一種可行的有效的解決方案。

參考文獻：

[1] Kim S, Laschi C, Trimmer B.Soft robotics: a bioinspired evolution in robotics[J]. Trends in Biotechnology, 2013,31(5):287-294.

[2] Cianchetti M, Calisti M, Margheri L, et al. Bioinspired locomotion and grasping in water: the soft eight-arm OCTOPUS robot[J]. Bioinspiration and Biomimetics, 2015,10(3):035003.

[3] Clark A J, Tan X, McKinley P K. Evolutionary multiobjective design of a flexible caudal fin for robotic fish[J]. Bioinspiration and Biomimetics, 2015,10(6):065066.

[4] Hannan M W, Walker I D.Analysis and initial experiments for a novel elephant’s trunk robot[C]//2000 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2000:330-337.

[5] 謝子逸, 翟宇毅.一種新型水下機器人控制系統設計[J].機電一體化,2009,15(9):44-47,51.

[6] 何迪.海洋里的機器人[J]. 航海,1981(1):12-13.

[7] Marut K, Stewart C, Michael T,et al. A jellyfish-inspired jet propulsion robot actuated by an iris mechanism[J]. Smart Materials and Structures, 2013, 22(9):094021.

[8] Ko Y,Na S,Lee Y,et al. A jellyfish-like swimming mini-robot actuated by an electromagnetic actuation system[J]. Smart Materials and Structures, 2012, 21(5):057001.

[9] Jin H,Dong E,Alici G,et al. A starfish robot based on soft and smart modular structure (SMS) actuated by SMA wires[J]. Bioinspiration and Biomimetics, 2016, 11(5):056012.

[10] Yeom S W, Oh I K. A biomimetic jellyfish robot based on ionic polymer metal composite actuators[J]. Smart Materials and Structures, 2009,18 (8):085002.

[11] Shintake J,Ming A G,Shimojo M.Development of flexible underwater robots with caudal fin propulsion[C]//2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2010:940-945.

[12] 李寶成，董二寶，李永新，等.新型SMA絲制動器的結構設計與實驗研究[J].機械與電子,2010(1):7-8.

[13] Daniel T L.Cost of locomotion:unsteady medusan swimming[J].Journal of Experimental Biology, 1985,78(8):295-297.

[14] Ijspeert A J.Central pattern generators for locomotion control in animals and robots: a review[J].Neural Netw,2008, 21(4):642-653.

[15] 王揚威，閆勇程，劉凱，等.基于CPG的仿生環形長鰭波動推進器運動控制[J].機器人, 2016,38(6):746-753.