面向空間站復雜環境的尖端生長型氣動軟體機器人設計

李朋春， 陳 萌， 彭福軍， 郭國仁， 周德開

(1.上海市空間飛行器機構重點實驗室， 上海 201109；2.哈爾濱工業大學 機器人技術與系統國家重點實驗室， 黑龍江 哈爾濱 150001)

引言

空間站建設工程已成為世界航天領域的研究熱點，其中故障檢修機器人是空間站建設、運營和發展不可或缺的關鍵設備。空間站狹小的空間環境和精密的裝置儀器對檢測設備提出了更高的要求，而目前空間站的檢測維修裝備多為空間機械臂等剛性裝備，作用范圍較小、結構適應性不足、剛性沖擊大，不能適應狹小精密的空間站環境，制約了空間站建設的發展。因此，亟待發展柔性空間站檢修機器人來彌補現有剛性設備的不足。

近年來，憑借輕便的運動形式、極高的環境兼容性以及高度的安全性[1]，軟體機器人迅速發展。目前國內外按運動方式將仿生軟體移動機器人劃分為蠕動式[2-4]、足式[5-7]、翻滾式[8-10]和生長式[11-13]等。其中，蠕動式機器人模擬蚯蚓、毛毛蟲的運動特征，運動平穩可靠，但其普遍運動效率低且難以適應落差較大的地形；足式機器人一定程度上能夠跨越障礙適應復雜地形，缺點在于運動中重心不穩，易發生側翻現象；翻滾式機器人擁有很高的運動速度和環境適應性，但是其運動極易受環境影響，運動不平穩。相比此3種類型的軟體機器人，生長式軟體機器人因其具有更加全面、更加優越的運動性能而受到廣泛的關注。

自然界的藤蔓植物可以通過尖端細胞的伸長和增殖實現尖端的生長，并通過細胞的不對稱生長來實現尖端轉向，使其能適應地面各種復雜環境，表現出極高的環境順應性，是軟體機器人良好的仿生對象。本研究關注的仿“藤蔓”尖端生長機器人以軟體機器人廣泛采用的流體壓力作為驅動方式[14-17]，以聚乙烯筒狀薄膜為主體材料，將內翻穿過中心的薄膜作為“待生長細胞”，通過內部氣壓驅動薄膜不斷外翻，以延長其長度來模擬藤蔓類植物尖端生長過程，理論上可無限延伸[11]。為了進一步擴大機器人的工作范圍，對其轉向導航方案的設計一度是研究重點。國外學者曾利用氣囊人工肌肉[18]和尾部繩索張力[19]實現機器人的轉彎致動，然而機器人的柔性特征導致轉彎關節之間的耦合作用嚴重影響其可控性和轉彎精度，使機器人的運動局限于短程、簡單的路徑規劃。本研究設計了小型舵機線驅動轉向單元來實現機器人的關節轉向，轉彎角度可以通過舵機收線長度精確調整；同時各舵機轉向單元的獨立控制解除了轉彎關節間的耦合作用，最終提出了一種可主動控制的多自由度尖端生長軟體機器人。

首先，提出了新型尖端生長軟體機器人的運動結構和控制方案，驗證了運動方案的可行性；結合機器人運動特點，建立了機器人的轉彎運動學模型，將機器人驅動參數與尖端位置建立關系，并利用有限元仿真分析了關節轉向時的驅動性能；最后，通過實驗驗證了主動控制下機器人的運動能力和避障功能。

1 運動方案設計

尖端生長軟體機器人通過仿生學原理借鑒藤蔓植物在復雜環境下的適應性生長模式，其運動系統主要由機器人主體、小型舵機轉向單元、舵機控制芯片、存儲密封盒以及氣泵等組成。

1.1 機器人運動原理

機器人主體是直徑為76.4 mm的聚乙烯筒膜，一端密封后內翻穿過主體內部并最終存儲在密封盒內。持續輸入氣壓過程中，存儲的主體開始釋放并在尖端實現外翻生長，如圖1所示。與普通機器人的摩擦驅動方式不同，該氣動外翻方式使得機器人可以脫離支撐表面實現運動，尤其適合摩擦驅動不足的空間站失重環境，同時該存儲方式提高了主體收納比，實現了機器人的小型化和輕量化，也滿足空間應用需求。

機器人頂端轉向方案設計是此前研究的重點[11,18-23]。自然界藤蔓植物通過兩側細胞的不對稱生長實現尖端轉彎從而躲避障礙并適應環境，借鑒此原理， 設計了一系列的線驅動轉彎單元。轉彎單元由小型舵機、固定端圓片、中間連接線以及舵機控制芯片組成，其中小型舵機性能參數如表1所示，沿著主體軸線方向用雙面膠貼附于主體上，舵機的轉動收線使中間連接線縮短導致了兩側主體的長度差，從而實現了機器人的轉彎過程，如圖1所示。同時，機器人轉彎角度可由收線長度精確控制，并通過控制舵機的正反轉實現了轉向的可逆性，這種設計顯著提高了機器人的轉彎精度和可控性。在此基礎上，合理安排主體上轉彎單元的密度和轉彎角度，機器人可以主動適應復雜環境。

表1 舵機性能參數Tab.1 Performance parameters of servo

圖1 機器人運動原理圖Fig.1 Principle of motion in a soft robot

1.2 機器人控制原理

控制系統部分是完成各轉向關節中舵機的實時控制，使其在主動控制下實現按需的連續轉向。控制系統包括人機交互部分(發送端)和運動執行部分(接收端)，如圖2所示，在復雜空間站內部為避免線纜的束縛、影響運動靈活性，兩者之間通過無線射頻通訊方式實現信息交互。

圖2 控制系統組成Fig.2 Composition of control system

發送端依靠Arduino控制程序向外發送指令信號，接收端主體上的每個舵機都由對應的寫入特定地址的控制芯片來控制，控制模塊地址與指令信號一致的舵機完成相應的拉線動作，從而將控制信號精準導航到各執行器，實現了舵機轉彎單元的解耦控制，使各關節轉彎互不影響，大大提高了柔性機器人運動的可控性。控制系統的設計使操作員可以通過一個簡單的接口來控制機器人的所有執行器。

2 運動學模型

2.1 驅動空間到關節空間的轉彎模型分析

為了控制尖端生長軟體機器人的運動軌跡，建立平面層次上精確的運動學模型，需要建立轉彎角度與舵機轉彎單元驅動參數之間的函數關系式。轉彎角度取決于小型舵機的收線長度，轉彎模型如圖3所示。利用主體轉彎處的幾何關系學將此理論關系式表示如下：

(1)

式中, Δl—— 舵機收線長度

θ—— 轉向關節轉彎角度，θ∈[0，π]

R—— 轉向關節彎曲對側外邊緣線的曲率半徑，即主體直徑

圖3 轉彎模型Fig.3 Steering model

2.2 關節空間和任務空間的運動學模型分析

采用柔性機器人中最常用的分段常曲率法來建立運動學模型[24-25]。關節空間和任務空間之間的映射關系即分析關節參數中的轉向角度θi和旋轉定位角φi與轉向關節末端位姿的關系。其中，由于本研究僅分析平面內的運動規劃，因此旋轉定位角φi∈[0，π]。在運動學分析中，末端的位姿利用位姿矩陣進行描述，因此求取末端位姿的運動學問題轉化為初始坐標系Oi-1Xi-1Yi-1Zi-1和末端坐標系OiXiYiZi的齊次變換問題，其轉彎運動學模型如圖4所示。

轉向關節末端的位姿包括位置和姿態信息，其中末端位置坐標可以表示為：

(2)

式中，Rim—— 第i段轉向關節中心軸線的曲率半徑，Δlim=θi·Rim，Δlim表示中心軸線彎曲產生褶皺時的弧長

θi—— 第i段轉向關節轉彎角度

φi—— 第i段轉向關節旋轉定位角

li—— 第i段轉向關節直立生長時的總長度

Δli—— 第i段轉向關節彎曲轉向θi對應的未發生褶皺一側外邊緣弧長

li-Δli—— 第i段轉向關節未發生轉向直立生長的主體長度

圖4 運動學模型Fig.4 Kinematic model

因此可以將末端坐標系位置的變換轉換成一次平移變換:

Trans[Rimcosφi(1-cosθi),Rimsinθi+(li-Δli),

Rimsinφi(1-cosθi)]

(3)

末端姿態的變換可以通過坐標系旋轉得到，因此從初始坐標系Oi-1Xi-1Yi-1Zi-1到末端坐標系OiXiYiZi的空間位姿變換可以按以下4個步驟完成：

(1) 沿初始坐標系Oi-1Xi-1Yi-1Zi-1的3個坐標軸按式(3)平移得到Oi點；

(2) 繞初始坐標系Oi-1Xi-1Yi-1Zi-1的Yi-1軸旋轉-φi，記為Rot(Yi-1,-φi)；

(3) 繞新的Zi-1軸旋轉-θi， 記為Rot(Zi-1, -θi)；

(4) 繞新的Yi-1軸旋轉φi，記為Rot(Yi-1,φi)。

其中Rot(Yi-1,-φi)，Rot(Zi-1,-θi)，Rot(Yi-1,φi)分別為:

(4)

(5)

(6)

s?=sin?。

3 驅動性能測試

通過對尖端生長軟體機器人系統的設計以及運動學特性和彎曲驅動性能的分析，得到了生長型軟體機器人理論模型，同時需要通過對軟體機器人在氣體壓力的驅動下生長以及轉向運動模塊的作用下彎曲轉向過程進行運動仿真分析， 驗證設計方案的合理性與正確性。

Rot(Yi-1,φi)

(7)

3.1 單關節生長與轉向仿真

本研究主要利用ABAQUS仿真軟件中的流體腔模型進行建模分析，可以通過控制流體腔內部氣體壓力以及充入流體腔內部氣體質量速率實現生長型軟體機器人的外翻生長，生長分析步完成后建立舵機與圓片的虛擬連接線并施加相對作用力來模擬真實的舵機驅動拉力，從而產生轉彎效果，建立的模型如圖5所示，表2為主體生長轉彎仿真模型設置的基礎參數。

圖5 生長與轉向的仿真模型Fig.5 Simulation model for growth and steering

表2 仿真模型基礎參數Tab.2 Parameters of simulation model

如圖6所示為生長轉向的仿真模擬過程。從狀態變化過程可以看出，儲存在內部的主體在流體腔壓力作用下由尖端開始外翻并可以完全展開，其生長運動平穩，主體位移變化量從頂端位置向初始狀態的方向逐漸減小，印證了薄膜主體在氣體驅動下逐步外翻生長的連續過程的正確性，符合真實運動狀態；內部折疊的主體帶動轉向關節固定端完全生長出后，主體在連接線拉力作用下實現了彎曲轉向，其轉彎點保持在固定端圓片位置。由上述可以判斷轉向關節可以穩定、平滑、無沖擊的實現生長轉向的連續運動，保證運動的穩定性和準確性，驗證了外翻運動模式和舵機線驅動轉向方案的可行性。

圖6 生長與轉向模型仿真結果Fig.6 Simulation result of growth and steering model

3.2 雙關節轉向仿真

在直立生長和單關節轉彎仿真的基礎上，為分析不同關節間轉彎的相互影響，設計了如圖7所示雙關節生長型軟體機器人形態變換仿真分析以及實驗測試。所設計的主體參數與表2基本一致，不同點在于主體長度增長為1034 mm，在每個轉向關節兩側均設置模擬連接器，根據需要施加對應載荷來產生相應變形。

圖7 雙關節轉向主體仿真模型Fig.7 Simulation model of double joint steering body

圖8a～圖8c為雙關節生長型軟體機器人形態變化的仿真結果。其中圖8a表示兩關節連續向左轉彎的狀態，圖8b表示向左轉向后再向右轉向的狀態，圖8c表示兩關節連續向右轉向的狀態。3種狀態間可以實現連續變換，體現了舵機線驅動轉彎方案的可調性和可逆性。同時可以看出，不同關節之間的驅動互不干涉，其轉彎是解耦的，大大提高了機器人運動的精度和可控性，是機器人實現主動可控的路徑規劃的基礎。

a) 連續向左轉向仿真a) Simulation of continuous left steeringb) 左右轉向仿真b) Simulation of left and then right steeringc) 連續向右轉向仿真c) Simulation of continuous right steeringd) 連續向左轉向實驗d) Experiment of continuous left steeringe) 左右轉向實驗e) Experiment of left and then right steeringf) 連續向右轉向實驗f) Experiment of continuous right steering圖8 雙關節模型仿真與實驗結果Fig.8 Simulation and experiment results of double joint model

圖8d～圖8f為雙關節生長型軟體機器人多形態變換的實驗測試過程。可以發現實驗測試的3種變形與仿真模擬的對應形態吻合度高，同樣可以實現多形態的位姿變換，并且在形態變換的過程中速度較快，具備了足夠的運動效率。通過與各關節生長性能協調配合，可以完成復雜環境的探測任務。

4 機器人運動實驗

4.1 轉彎模型實驗

為驗證轉向關節在轉向運動模塊作用下連接線縮短長度Δl與彎曲轉向角度θ之間的關系，進行了如圖9所示的連續彎曲轉向實驗。圖9a～圖9h分別代表連接線縮短10～80 mm距離對應的彎曲狀態，增量為10 mm。

圖9 轉彎模型的驗證Fig.9 Verification of steering model

由式(1)可求得各彎曲狀態對應的理論彎曲角度。通過對各彎曲狀態轉向角度的測量，可以得到連接線縮短長度和轉向角度的關系，如圖10所示。當連接線縮短80 mm時，彎曲角度可達58.8°，理論彎曲角度和實驗測得的角度吻合度較高，偏差較小，連接線縮短長度和彎曲角度近似線性關系，驗證了轉向關節彎曲轉向幾何特性分析的正確性。

圖10 轉彎模型的理論與實驗曲線

4.2 多障礙環境連續生長實驗

空間站內部復雜的空間環境需要尖端生長型軟體機器人具有生長運動、轉向避障以及多形態靈活變換能力，為此搭建了多障礙環境來測試機器人面對復雜環境的適應能力。圖11為尖端生長軟體機器人在障礙環境下連續生長運動的過程。設計并制作了四關節生長機器人，在生長測試中，其生長運動速度可達300 mm/s 以上，相比其他類型的軟體機器人具有更高的運動效率；在多障礙環境中運動時，機器人憑借其尖端轉向的可調性和可逆性，面對障礙靈活躲避并試探性地選擇出最佳路徑，最終到達指定位置或目標物體，驗證了本研究的生長型軟體機器人具有復雜環境長遠距離運動的能力。

圖11 多障礙環境避障實驗Fig.11 Obstacle avoidance experiment in multi-obstacle environment

5 結論

設計了一種多自由度仿“藤蔓”尖端生長型軟體機器人，其柔性特征使其能被動變形來提高環境順從性和適應性，避免了剛性沖擊。提出了機器人的運動方案和控制方案，建立了此運動方式下運動學模型并進行了運動仿真和實驗研究，得出的結論如下：

(1) 機器人尖端外翻生長方式打破了傳統機器人運動模式，使其可脫離表面實現運動，適合空間站失重環境，同時該方式提高了主體收納比，實現了機器人的小型化和輕量化；

(2) 提出的主體表面的舵機線驅動轉彎方案實現了機器人的尖端轉向，單個轉彎具備可調性和可逆性，多個轉彎之間相互解耦，大大提高了軟體機器人的運動可控性和靈活性；

(3) 建立了相應的運動學模型，以90%以上的精度預測了機器人轉彎角度，提高了其控制精度；且在有限元仿真中，建立的機器人模型可以根據需求控制不同形態之間的協調變換，驗證了運動轉向方案的可行性；

(4) 制作了四關節軟體機器人樣機，測得其生長速度可達到300 mm/s，具有極高的運動效率，并通過多形態變換和障礙環境下的連續生長運動實驗，驗證了尖端生長型軟體機器人具有復雜環境長遠距離運動的優勢和性能。