面向空間操作的軟體機器人:驅動、建模和感知

岳曉奎，王勇越，朱明珠，汪雪川

(1. 西北工業大學航天學院，西安 710072；2. 西北工業大學飛行動力學技術國家級重點實驗室，西安 710072)

0 引 言

21世紀以來,人類的航天活動呈爆發式增長,隨著越來越多的航天器被發射入軌,各類空間任務涌現。如空間碎片的抓捕移除任務[1],研究表明,隨著空間碎片的增多,航天器的碰撞概率也會大幅度增大,地球附近的空間環境將會被完全破壞,針對空間碎片的抓捕移除刻不容緩[2-3]。以及航天器的在軌維護任務,對于在軌執行任務的航天器來說,需要定期進行保養和維修,以維持航天器的正常運行和延長航天器的工作壽命[4]。此外還有空間大型平臺的在軌裝配任務,受火箭運載能力、整流罩包絡尺寸以及機構復雜度的影響,大跨度空間結構難以一次建造發射升空,因此需要采用在軌裝配的方式進行在軌構建[5]。空間碎片的抓捕移除、航天器的在軌維護、大型空間結構的在軌裝配等任務都對航天技術提出了一個要求——對空間目標具備操作能力[6]。

空間目標具有形狀各異、大小不一、運動不規律的特點[7]。針對這一特殊幾何特性和運動特性,國內外學者提出了多種用于在軌操作的空間機器人,主要包括以剛性機械臂為代表的剛性機器人和以繩網為代表的柔性機器人[8]。剛性機器人全部采用剛性材料制作,它們與目標之間也大多是剛性接觸,通常依靠幾個點施加壓力或者摩擦力來進行操作。這類機器人一般只適用于特定大小形狀的目標,而且需要進行較為復雜的穩定控制。對于很多空間操作任務來說,需要機器人可以順應目標的形狀并盡可能地增加接觸面積,減小接觸應力,保證目標不被損壞[9]。大量研究結果表明:利用剛性機器人實現柔順接觸,需要復雜的結構和控制系統[10],通常難以實現。另一類由繩網組成的柔性機器人能夠適用于多種形狀的空間目標,同時,在操作過程中,相對柔順的接觸對目標的破壞較小。但是這類機器人不容易控制[11],難以保持穩定,且通常無法重復使用。發展性能更優的空間機器人成為必然趨勢。

隨著仿生學和材料學的不斷發展,人們通過模擬自然界中的生物研制出了各種軟體機器人[12]。軟體機器人通常采用形狀記憶聚合物、硅膠等材料制造[13],這些材料表現出與軟體生物相似的柔軟特性,可以進行較大變形,擁有無限多的自由度[14]。因此軟體機器人具有較強的形狀適應性,而且柔順接觸的特性可以減輕對目標造成的碰撞損壞,更容易保持接觸后的穩定性[15]。此外,軟體機器人的結構一般比較簡單,通常易于控制[16]。

相比傳統的空間剛性機器人和柔性機器人,軟體機器人在對目標的適應性、接觸過程的柔順性、接觸后的穩定性、控制的復雜性和可重復使用性這五個方面都具有很明顯的優勢。將軟體機器人用于空間操作任務中,可以提升任務的可靠性與穩定性。

空間碎片的抓捕移除、航天器的在軌維護、大型空間結構的在軌裝配等空間操作任務對于軟體機器人的強度、抗沖擊性能、操作穩定性、感知與自主操控能力都有較高要求。近年來國內外多個高校和科研機構正在開展面向空間操作的軟體機器人的相關研究[17]。2017年上海宇航系統工程研究所提出了一種仿章魚軟體機器人空間碎片柔性捕獲裝置[18],該裝置能夠對形狀不同的空間碎片進行自適應抓捕,同時還能實現捕獲過程中對碰撞沖擊的能量吸收。面向空間操作的軟體機器人研究將成為未來空間機器人研究的一個趨勢。

驅動、建模和感知是軟體機器人的三大主要研究方向,多樣化的驅動方式和驅動結構為軟體機器人的建模帶來了極大的困難,而建模方法的研究又反過來促進了驅動結構的改進。軟體機器人感知技術的研究則依賴于驅動結構和柔性傳感器的集成。隨著人工智能的不斷發展,未來軟體機器人的感知技術將帶來新的建模與控制方法。

本文將從軟體機器人的三個主要研究方向展開,首先介紹軟體機器人的發展歷程,將軟體機器人的驅動研究分為驅動器和變剛度機構兩個方面展開討論,然后分析現有的軟體機器人建模方法,討論軟體機器人為提高智能化水平而發展的感知與控制技術,最后分析軟體機器人空間應用將要面臨的關鍵技術挑戰,為未來空間軟體機器人研究奠定基礎。

1 軟體機器人發展歷程

對于軟體機器人的研究最早可以追溯到20世紀,1991年日本岡山大學的軟體機器人實驗室研發出了一種小型四指軟體機械手[19],其由橡膠和纖維材料制成,利用壓縮氣體驅動,能夠完成一些簡單的彎曲抓取動作。2006年Grissom等[20]受章魚啟發研究了一種分段式軟體機器人,它能夠在野外復雜環境中表現出較強的操作能力。2011年哈佛大學的機器人團隊研發了一種新型多腔體的仿海星軟體機器人[21],其順應性很強,但末端彎曲能力不足,在變形時不夠穩定。軟體材料自身的柔順特性使其具有較高的安全系數,逐漸被應用于醫療領域。2013年Polygerinos等[22]研制了一種用于幫助患者進行手部康復訓練的可穿戴軟體機器人,該裝置十分貼合人手輪廓,通過向手指內充放氣體輔助患者手指重復完成彎曲、伸直等動作,從而完成手部的康復訓練。隨著流體驅動結構的不斷發展,新的軟體驅動方式也開始逐漸涌現,2015年Manti等[23]研究制作了一種繩系驅動的軟體機器人,其利用繩索的拉力來控制機器人的運動,該軟體機器人柔順性不如氣動軟體機器人,但其接觸力較大,可以包絡相對大體積和大質量的物體。2016年哈佛大學仿生實驗室研發的全軟體機器人Octobot[24]引發了業內的廣泛關注。Octobot通體都是采用3D打印軟體材料制成,它能靈活地完成爬行、游泳等各種動作。這是世界上首個全軟體機器人,它的出現帶來了新的設計思路和制作方法,此后軟體機器人得到了迅猛的發展。2018年Guo等[25]將電吸附原理與氣動軟體驅動器相結合提出了一種雙指軟體機器人,它不僅能夠抓取立體的物品,還能抓取相對扁平的物體,應用范圍更廣。Charbel等[26]設計了一種真空驅動的軟體機器人,該機器人無需澆筑硅膠,采用全3D打印制作,具有較大的有效載荷重量比。2019年Sinatra等[27]設計了一種適用于水下環境的軟體機器人,它可以產生足夠低的接觸力,以確保對水母等脆弱的軟體生物進行無損接觸。同年,Lee等[28]使用自由滑動的形狀記憶合金細線作為彈性體的驅動器,設計了一種溫控的軟體機器人,該機器人能夠產生較大的形變和接觸力。2020年天津大學的仿生機器人團隊受穿山甲鱗片啟發,研制了一種可變剛度的氣動軟體機器人[29],提高了機器人的接觸力和接觸穩定性。Wang等[30]設計了一種雙模軟體機器人,它由氣動軟體驅動器和位于驅動器末端的吸盤構成,具有抓取和吸吮兩種工作模式,可以用于處理具有不同結構特點的目標。Clark等[31]設計了一種兩段式的軟體機器人,相比于整體式軟體機器人,該機器人能夠實現更加精確和穩定的控制。Zhu等[32]利用多材料3D打印技術制作了一種能夠感應彎曲曲率的軟體手指。越來越多的低成本材料被用于軟體機器人的制作,2021年Qi等[33]利用氣球和塑料制作了一種氣動軟體驅動器,并利用該驅動器設計了三指軟體機械手,能夠實現對八倍于自身重量的物體的抓取。同年,Yang等[34]提出了一種基于折紙技術的軟體機器人,它非常輕薄、易制作,并且能夠實現小型化和模塊化。2022年Gunderman等[35]提出了一種肌腱形式驅動的軟體機器人,該機器人具有接觸力反饋系統,能夠溫和無損地接觸各類目標。

建設工程中經常出現交叉施工的現象，這在建設生產過程中是普遍存在的現象。在建設過程中，為了節省施工時間，經常會出現不按施工規定流程的流程進行規范操作的現象。如鋼筋結構綁的不夠結實，物體存放和使用不規范等等，都有可能對施工人員自身和他人帶來安全威脅。

圖1展示了軟體機器人的發展歷程,可以看到,從1991年至今,軟體機器人的結構形式和驅動方法越來越多樣化,制作方式在向著低成本、簡單化方向不斷發展,同時其應用范圍也從最初的簡單抓捕任務到醫療領域再到航空航天領域不斷擴大。

圖1 軟體機器人發展歷程[7-9,11,13,16,22,28]Fig.1 Development history of soft robots[7-9,11,13,16,22,28]

2 驅動類型

驅動器是機器人的關鍵部件。剛性機器人的驅動器大多是電機、舵機等,具有可控性強和精度高的特點,在工業中有著廣泛應用,但其缺乏安全性和環境適應性。對于柔順性強的仿生軟體機器人來說,需要具備同自然界中生物體肌肉相似的軟體驅動器[36]。目前軟體驅動器可以根據驅動形式分為三類:流體驅動、形狀記憶材料驅動以及電驅動[37]。

2.1 流體驅動

流體驅動是最常見的驅動方式,包括液壓和氣壓驅動。采用流體驅動的驅動器一般由極易變形的彈性體材料結合塑料、織物等其他柔軟的材料制作,在驅動器內部設有流體通道[38]。給驅動器通入流體后,驅動器內部受壓導致發生形變和作用力[39]。Mckibben型氣動人工肌肉是最早的仿生軟體驅動器,在20世紀50年代由J.Mckibben設計[40]。如圖2(a)所示,該驅動器由內層彈性體材料制作的氣囊和外層纖維編織網組成,兩端封閉。當內層氣囊受到氣體壓力作用時會沿徑向膨脹,帶動整個驅動器沿軸向收縮并產生軸向拉力[41]。Bishop-Moser等[42]對Mckibben型氣動人工肌肉進行了改進,設計了一種纖維增強型氣動軟體驅動器,該驅動器直接將纖維編織網嵌入到了彈性體材料中,簡化了結構,并且減小了彈性體和編織網之間的摩擦力。Naclerio等[43]制作了一種結構更簡單的氣動軟體驅動器,這種驅動器采用不透氣的織物材料制作,直接通過柔軟的粘合劑粘合,無需使用氣囊。Niiyama等[44]設計了一種可以直接平面打印的氣動軟體驅動器,該驅動器制作方式非常簡單而且成本較低。利用這種驅動器作為驅動關節,他們設計了一種輕便易控的軟體機器人。另一種比較典型的流體驅動器是流體彈性體驅動器[45],這種驅動器一般在結構上是不對稱的,或者由幾種變形能力不同的材料制作。當給驅動器內部加壓時,壓力分布的不均勻性會導致驅動器發生彎曲、扭轉等運動。應用較廣的流體彈性體驅動器有哈佛大學的Whitesides小組提出的氣動網格型驅動器[46],如圖2(b)所示,由變形能力強的彈性體層和變形能力弱的應變限制層組成,彈性體層內設有網格形氣腔。當充入氣體時,氣腔發生膨脹帶動驅動器向應變限制層一側彎曲。上海交通大學的Wang等[47]通過將網格型氣腔斜切,實現了驅動器的螺旋變形。中國科技大學的王寧揚等[48]受蜂巢結構啟發,研究了一種氣動蜂巢網絡軟體驅動器,相比于網格型驅動器能夠產生更大幅度的變形。

圖2 流體驅動器Fig.2 Fluid powered actuators

2.2 形狀記憶材料驅動

受溫度控制的形狀記憶材料也可以用于制作軟體驅動器。形狀記憶材料包括形狀記憶合金(SMA)和形狀記憶聚合物(SMP)。SMA一般由兩種以上的金屬元素構成,其記憶效應源于熱彈性馬氏體相變。利用SMA進行驅動的原理如圖3(a)所示,在低溫馬氏體狀態下使SMA產生形變。等到重新加熱時,它又會恢復原本的形狀,以此產生位移和力[49]。Kim等[50]將SMA細線作為驅動器封裝到有彈性鉸接結構的機器人中,SMA細線在加熱時會發生收縮從而帶動整個結構發生彎曲,這一驅動方式和人體肌腱的驅動方式相同。SMP的驅動原理同SMA類似,然而相比SMA,SMP有更大的彈性變形能力[51],如圖3(b)所示。Ge等[52]用3D打印SMP制作了一種微型驅動器,并利用這種驅動器設計了小型軟體機器人,能夠在形狀恢復時撿起螺釘。

圖3 形狀記憶材料驅動原理Fig.3 Working principle of shape memory materials

2.3 電驅動

另一類軟體驅動器采用電驅動,比較典型的是電活性聚合物(EAP)驅動器,EAP是一類能夠在電場刺激作用下產生彎曲、伸縮等大幅度變形的新型高分子材料[53]。與形狀記憶材料相比,EAP有更強的變形能力,在軟體中的使用也更加廣泛。根據作用機理的不同,可以將EAP分為電子型和離子型兩大類[54]。電子型EAP能夠在電場的作用下直接產生力和位移,把電能轉化成為機械能。最常見的此類驅動器是介電彈性體(DE)驅動器[55],如圖4(a)所示,其能在直流電的作用下改變自身的體積和形狀,響應速度很快,但是容易發生擊穿導致失效。離子型EAP一般由電解液和兩個電極組成,通過化學反應間接地把電能轉化為機械能。離子聚合物-金屬復合材料(IPMC)驅動器是這種驅動器的典型例子[56],其驅動原理如圖4(b)所示,當通電后,電解液中的陰陽離子在電場作用下產生定向移動,使得溶液產生了濃度梯度,從而導致驅動器發生變形。相比DE,IPMC可以在較低電壓下產生位移和彎曲,轉化效率比較高。此外,Acome等[57]將流體驅動器與靜電驅動器相結合,設計了一種液壓放大自愈式靜電驅動器。如圖4(c)所示,該驅動器由彈性體外層、電極和液體電介質組成,當施加電壓時,產生的電場力會擠壓液體,從而產生驅動力與位移。Kellaris等[58]設計的一款Peano-HASEL驅動器能夠產生高達10%的線性收縮率,并且其負載力超過自身重量的200倍。相比較DE,液壓放大自愈式靜電驅動器由于使用液體作為電介質,因此在擊穿后具有自愈合能力。Taghavi等[59]設計了一種電子帶驅動器,如圖4(d)所示,其制作簡單且無需液體封裝,因此更加輕薄易拓展。

圖4 電驅動原理Fig.4 Working principle of electric powered actuators

表1是各類驅動方式的對比。在現有的軟體驅動器中,流體驅動的驅動器具有功率密度大、負載能力強等優點,但其對氣密性要求高,并且需要笨重的壓力源等外部裝置,其中負壓驅動的驅動器無法應用于空間的真空環境。形狀記憶材料驅動器體積小、成本低,但響應速度慢,在加熱和冷卻過程中還存在能量耗散,在空氣稀薄的空間環境中需要考慮散熱問題。電驅動的軟體驅動器響應速度快、安裝簡單、收縮比大,但由于需要高壓電,可能存在安全問題,比較適用于無人操作的空間任務。

表1 典型驅動方式對比Table 1 Comparison of typical actuators

3 變剛度機構

軟體機器人柔順的結構特點給其帶來了接觸力受限、接觸過程中難以維持變形和缺乏穩定性等不足,近年來國內外學者開展了軟體變剛度機構的研究[60]。目前的軟體變剛度技術可以分為三類:負壓驅動的顆粒阻塞和層阻塞機構、電磁驅動的變剛度機構以及溫控的變剛度機構。

3.1 顆粒阻塞和層阻塞

顆粒阻塞機構是一種較為常見的軟體變剛度機構,其制作簡單且成本較低。英國倫敦大學的Jiang等[61]通過研究發現,將顆粒裝在密閉膜中,當膜內氣體壓強減小時,顆粒之間的相互接觸和擠壓可以引起明顯的剛度變化,基于此現象,進一步對內部顆粒的材料、大小、形狀、質量等對于剛度變化的可實現范圍做了對比分析。芝加哥大學的Eric等[62]將顆粒物質與空氣混合在同一個柔性氣囊中,制作出了一種廣義抓持裝置。如圖5(a)所示,當其抓取目標時,顆粒在氣囊內呈自由流動狀態,此時氣囊能夠根據目標的輪廓自適應發生形變,當抽出氣囊內的空氣形成負壓時,顆粒將被壓縮在一起從而增加整個裝置的剛度,最終實現對目標的牢固抓取與穩定保持。然而顆粒阻塞機構存在結構笨重的缺點,與其原理類似的層阻塞機構則更為輕巧。Wall等[63]比較了不同顆粒阻塞和層阻塞機構對于氣動軟體驅動器剛度變化的影響,如圖5(b)所示。結果表明顆粒阻塞機構靈活性強但容易分布不均勻,層阻塞機構穩定性較強且通過合理的結構設計可以達到較大范圍剛度變化。基于層阻塞原理,麻省理工學院的Kim等[64]研發了一種剛度可變的蛇形機器人,如圖5(c)所示,該機器人由橡膠材料包裹螺旋形薄塑料層組成。當施加真空壓力時,內部的螺旋形薄塑料層間摩擦力迅速增大,從而調整機器人的整體剛度。這種蛇形機器人具有體積小、重量輕、響應快的特點,但其制作方法較為復雜。

圖5 顆粒阻塞和層阻塞機構Fig.5 Particle and layer jamming structures

3.2 電磁變剛度

另一類變剛度機構是利用電場或磁場作用引起剛度變化。電流變液(ER)和磁流變液(MR)在電磁作用下會發生粘度的改變,當其封裝在軟體結構中時,粘度的變化會引起整體結構的剛度變化。Nishida等[65]將磁流變液與非磁性粒子混合后封裝在彈性膜中,制作了一種通用抓持器,如圖6(a)所示,該抓持器內部的流體在磁場作用下會產生較大的剪切應力,實現類似堵塞的現象,從而改變整個抓持器的剛度。哈佛大學的Majidi等[66]利用磁流變材料研發了一種低磁場下具有微型流變域的剛度可調彈性體,在沒有磁場作用時,彈性體內部的磁流變微粒隨機分散,彈性體剛度較低。在10～35 mT磁場作用下,磁流變微粒發生“凝固”現象,表現出“固體”性質,彈性體剛度提高。此外,西安交通大學的Wang等[67]研究了一種靜電干擾的變剛度機構,如圖6(b)所示,該機構利用柔性電極間靜電引力的變化引起摩擦力的變化,從而導致剛度的變化,并基于此原理設計了兩種常見應用場景下的拉伸變剛度裝置和彎曲變剛度裝置。

圖6 電磁變剛度機構Fig.6 Variable stiffness structures actuated by electric and magnetic fields

3.3 溫控變剛度

一些溫控的智能材料也可用于變剛度機構的設計。Farshid等[68]通過研究熱金屬特性,設計了一款繩系驅動的變剛度軟體機器人,如圖7(a)所示,該機器人可以通過局部加熱使得受熱區域的金屬熔化為低剛度液態,未受熱區域呈現高剛度固態,從而使不同區域發生不同程度的變形。形狀記憶聚合物是另一類受溫度調控的智能材料,Zhang等[69]利用形狀記憶聚合物研發了一種3D打印的剛度可調軟體驅動器。如圖7(b)所示,該驅動器通過充氣加壓實現彎曲變形,利用形狀記憶聚合物層的加熱與冷卻實現驅動器的剛度變化。Cheng等[70]利用研發的一種新型熱可調復合材料——蠟涂層復合材料實現軟體驅動器的剛度變化。如圖7(c)所示,在驅動器表面涂上一層蠟涂層復合材料,蠟涂層冷卻硬化后,對驅動器施加外力,驅動器表現出較高的剛度,具有良好的穩定性,無變形發生。當蠟涂層受熱融化后,驅動器則在外力作用下發生大變形,表現出極低的剛度。

表2是典型變剛度機構的對比。基于顆粒阻塞和層阻塞原理的軟體變剛度機構具有響應速度快、制作方法簡單的優點,但由于大多需要負壓驅動,因此在太空的真空環境中無法使用。采用電磁驅動的變剛度機構安全性較低,而且在一些存在電磁干擾的環境中應用會受影響。通過溫度控制的變剛度機構一般體積較小,但其需要考慮散熱問題,在空氣流通性差的空間環境中響應速度慢。

表2 典型軟體變剛度機構對比Table 2 Comparison of typical soft variable-stiffness structures

4 建模方法

軟體機器人主要由軟體材料組成,由于軟體材料自身的強非線性特性,其在運動數據采集和分析方面存在很大困難。而且軟體機器人可以進行大幅度彎曲變形,具有無限多的自由度,因此很難建立精確的數學模型[71]。

為了模擬軟體機構的運動特性,常采用分段建模的方法,其中Webster等[72]提出的分段常曲率(PCC)法是使用最廣泛的方法。在PCC方法中,連續的一段軟體結構被分為多個曲率不同的圓弧,每個圓弧都可以用弧長、曲率和所在平面轉角等參數描述,分別構建作動器空間與構型空間之間的映射函數以及構型空間與任務空間之間的映射函數,即可實現對軟體機構的正逆運動學表達。其中作動器空間與構型空間之間的映射依賴于結構設計[73],而構型空間與任務空間之間的映射與結構無關。將作動器空間映射至構型空間主要有兩種具體的方法,一種是采用Euler-Bernoulli方程計算軟體機構的力學變形[74],另一種是通過研究軟體機構本體變量和曲率弧參數之間的關系建立運動方程。2016年,哈爾濱工業大學的董紅兵[75]設計了一種新型充氣式軟體全向彎曲變形模塊,基于PCC思想,建立了該模塊的力學模型,分析了結構參數以及驅動氣壓對于模塊彎曲性能的影響。然而對于某些較為復雜的軟體機構來說,PCC方法很難進行精確建模。為此,Renda等[76]提出了一種基于離散化Cosserat理論的分段常應變(PCS)法。該方法除了可以描述彎曲曲率和軸向變形外,還引入了剪切和扭轉變形。進一步,該團隊建立了多分段軟體機器人的力學模型[77],開發了兩種有效的遞歸算法,獲得了較好的模型精度,大大縮短了計算時間。

對于一些同環境存在交互的軟體機構來說,則更宜采用有限元的方法進行仿真分析[78]。有限元仿真的優點在于能夠很容易地適應各種機構形狀,并且直觀地得到變形結果。加利福尼亞大學的Liang等[79]提出了一種仿生物肌肉組織結構的有限元仿真方法,通過在有限元模型單元中嵌入肌肉纖維來模擬類似肌肉型骨骼結構的運動特性。哈爾濱工業大學的許彬彬[80]基于模塊化思想設計出了一種螺旋式軟體驅動器模塊,利用Abaqus軟件通過有限元模型仿真的方法分析了幾何參數對軟體模塊扭轉性能的影響規律,獲得了較為理想的精度。Hu等[81]針對幾何非線性、大變形的軟體結構的動力學模型和數值仿真做了大量的研究工作,提出了基于Kirchhoff-Love理論的超彈性薄殼有限元絕對節點坐標(ANCF)公式[82],并推導出了可壓縮的Neo-Hookean超彈性體材料以及不可壓縮的Mooney-Rivlin超彈性體材料在平面應力狀態下的二維本構模型。

建立軟體機構的動力學模型可以采用傳統機器人建模方法中的凱恩法[83]和拉格朗日法[84]。使用凱恩法可以通過建立運動方程組來描述運動過程中的瞬時狀態,但所建立的方程組比較繁瑣,需進行化簡處理,以得到簡單的方程。上海交通大學的王超[85]基于Cosserat梁理論和Kelvin模型,采用凱恩法建立了線驅動軟體機械臂的動力學模型,并提出了一種檢測軟體機械臂變形曲率的方法。而使用拉格朗日方程法則需要求出軟體機構各部分的動能和勢能,推導動能與勢能的關系式,建立動力學模型。Giri等[86]采用拉格朗日法建立了三段式平面軟體機械臂的動力學模型,該模型基于PCC假設,將每段的質量看作位于末端的集中質量。雖然這種建模方法在數值計算上可行,但并不能從能量上同實際情況相匹配,因此精度較低。

綜上所述,軟體機器人的運動學建模方法主要有分段法和有限元法,分段法對于結構簡單的軟體結構來說具有較好的模擬效果,有限元法則適用于多種結構的建模。而針對軟體機器人的動力學建模方法往往計算復雜且不易求解[71]。目前軟體機器人的建模研究大多還停留在簡單的單驅動器階段,對于多個驅動器之間耦合作用的研究以及同環境的交互研究還存在很大空白。對于空間操作任務來說,通常需要多個驅動器協同工作并考慮與環境的交互作用,適用于空間軟體機器人的建模方法有待進一步研究。

5 智能化

機器人通過傳感器獲取外部信息。對于軟體機器人來說,不僅要求傳感器具有高精度,還要求傳感器具備同軟體材料相似的柔軟特性[87]。隨著材料學的不斷發展,柔性觸覺傳感器的研究呈逐年上升趨勢。按照工作原理,可以將柔性傳感器大致分為三類:電阻式、電容式以及壓電式[88]。柔性電阻式傳感器的工作原理是將被測參量轉換為電阻信號。Park等[89]研究了一種可擴展的柔性電阻式應變傳感器,該傳感器在聚苯乙烯薄膜上創建具有分層褶皺結構的碳納米管(CNT)導電網絡,在檢測關節區域的彎曲運動上取得了很好的效果。Wang等[90]通過高溫碳化蠶絲織物材料制備了一種柔性電阻式傳感器,如圖8(a)所示,該傳感器具有高度柔順性和較寬的應變檢測范圍。Muth等[91]通過3D打印技術創建了一種電阻式應變傳感器,這種傳感器將導電油墨直接通過編程好的路徑擠進硅膠中。它的優勢在于能夠打印任意形狀的傳感器圖案,但對導電油墨的性能有一定要求。Cheng等[92]提出了一種可以高度扭轉的陣列式觸覺傳感器,采用聚二甲基硅氧烷(PDMS)作為結構材料,將纏有尼龍的銅線織成網狀物,并將導電聚合物包裹在網狀物的的節點上。Tang等[93]通過將褶皺石墨烯和PDMS組合,制備了一種柔性壓阻式傳感器,如圖8(b)所示,拱形結構的石墨烯膜可以有效提高褶皺的強度,然而該方法的制備過程相對比較復雜。Pan等[94]基于彈性微結構導電聚合物薄膜制備出了一種超靈敏的電阻式壓力傳感器,該傳感器微結構薄膜和電極之間的接觸面積隨著壓力的產生而增加,使其能夠以超高靈敏度檢測低壓。柔性電容式傳感器的工作原理與平行板電容器類似,都是將被測參量轉換為電容信號。Zhang等[95]研究了一種高度可拉伸的電容式傳感器,如圖8(c)所示,該傳感器以MXene/聚乙烯醇為電極,具有自我修復的特性。Viry等[96]利用導電織物電極和彈性體材料制成了一種全柔性電容式三軸力傳感器,該傳感器柔順性強、靈敏度高、檢測范圍大。壓電傳感器是基于壓電效應的可將機械能轉換為電能的傳感器。Kim等[97]設計了一種柔性壓電式觸覺傳感器,如圖8(d)所示,該傳感器由半球形PVDF陣列組成,這種設計是基于一種可控的膨脹工藝完成的,實驗證明傳感器具有較高的靈敏度和穩定性。

圖8 柔性觸覺傳感器Fig.8 Flexible sensors

近年來國內外學者利用柔性觸覺傳感器進行了大量物體識別方面的研究[98]。Chen等[99]通過絲網印刷技術在印刷紙上集成了4×4的電極矩陣,接著將碳化縐紙作為壓力傳感器進行了集成封裝,用于對不規則物體的識別。在傳感器陣列上放置物體時,通過對應位置壓力值的變化推測物體的形狀。Madry等[100]將接觸時間和觸覺圖像作為特征,再利用無監督稀疏編碼的學習方法對物體進行分類,該方法還可以判斷接觸的穩定性。He等[101]研發了一種8×8的傳感器陣列,當傳感器放置在表面有異物的凝膠上時,中心受到的壓力大于邊緣壓力,這一研究對腫瘤的檢測有重大意義。傳感器陣列元素小型化有助于提高形狀識別的精度,對于接觸形狀較大的物體則需要大規模集成傳感器陣列。Sundaram等[102]在針織手套上集成了548個壓阻式壓力傳感器構成的陣列,結合卷積神經網絡模型分析了抓取時產生的大規模數據。通過將數據與物體關聯可以對抓取物體進行形狀辨識,并估計重量。惠文珊等[103]結合深度學習理論,提出了一種將卷積神經網絡和長短期記憶神經網絡融合的模型用于物體識別,具有較高的識別準確率。

實現軟體機器人的智能化除了需要其具備感知能力,還需要其具備自主控制能力。由于軟體機器人的建模難度大,近年來國內外學者致力于將新興的人工智能算法與軟體機器人的控制相結合,研究無模型控制問題[104]。Thuruthel等將強化學習算法與軟體驅動器的控制相結合,解決了復雜環境下軟體驅動器運動控制問題。張文奇等[105]提出了一種基于強化學習算法的軟體機構抓捕策略,通過對多指軟體抓捕機構進行抓捕訓練,能夠形成一個最優抓捕策略,提升了抓捕成功率。Satheeshbabu等[106]提出了一種基于深度強化學習算法的軟體機械臂運動控制方法,在給出初始狀態、中止狀態和獎懲函數的情況下,軟體機械臂通過學習能夠完成路徑規劃任務。

空間軟體機器人需要具備感知與自主操控能力。柔性觸覺傳感器的發展提升了軟體機器人的感知能力。由于軟體機器人動力學建模困難,與人工智能算法結合的無模型控制策略研究將進一步提升其智能化水平。

6 空間應用面臨的關鍵技術挑戰

軟體機器人具有結構柔軟、形狀適應性強、重量輕等特點,這些特點為其空間應用帶來了很大優勢。然而空間環境是十分復雜的,研究用于空間操作的軟體機器人將主要面臨以下技術挑戰:

(1)空間真空環境導致負壓驅動的軟體驅動器和阻塞機構等軟體變剛度機構無法應用,需要考慮靜電驅動等其他的驅動形式。

(2)在空氣稀薄的空間環境中需要考慮軟體機器人的散熱問題,同時一些溫控的軟體機器人響應速度也可能會受影響。

(3)空間環境存在強輻射,對軟體機器人的制作材料提出了更高要求。

(4)空間操作任務復雜多變,空間碎片的抓捕移除、航天器的在軌維護、空間結構的在軌裝配等任務都需要精細化操作,要求軟體機器人有更強的感知能力和更高的控制精度,需要將柔性傳感技術與智能控制算法相結合以提高操作能力。

7 結束語

軟體機器人作為一種新型的仿生機器人,具有安全性好、環境適應性強、結構柔順等優點,這些優點使其能夠彌補傳統剛性機器人和柔性機器人在空間應用時的不足。隨著材料學、柔性電子學、計算機科學的不斷發展,軟體機器人會擁有更高的集成化和智能化水平,未來將出現更多用于執行空間任務的軟體機器人。