编辑荐读 | 柔性机电一体化机器人技术专题

期刊：International Journal of Intelligent Robotics and Applications

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随着机器人技术的新应用，本专辑精选了10篇论文，涵盖了一系列理论背景和应用，包含工业自动化、基础设施监测、可穿戴技术、仿生机器人等方面。论文之间的分类可能取决于多个指标，如果从促进智能机器人的柔性机电一体化和应用的角度看，可以大致分为理论建模、系统辨识和特征识别、柔性系统的新型控制方法、以及共融机器人中的智能传感与驱动。

内容介绍

1. 理论建模方法

建立数理模型来捕捉软体机器人的运动是驱动机构分析和反馈控制设计的关键。这篇题为“Modeling of Jellyfish-inspired Robot Enabled by Dielectric Elastomer”的论文介绍了一种软水母机器人（图1），利用介电弹性体(dielectric elastomer，DE)隔膜驱动器与传动机构仿生出肌肉的收缩行为。DE驱动器可以产生柔顺的推力，使水母机器人在水中高效而无噪声地移动。柔顺机构、DE膜驱动以及水喷射的理论模型经过了严格的推导和实验的验证。复杂分布式模型具有高非线性和低计算效率的特征，给动力学分析和运动控制带来了极大的挑战。“Modeling Spatial Multi-link Flexible Manipulator Arms Based on System Modes”这篇论文提供了一种系统建模的方法，利用整个结构的模态振型来推导空间串联柔性机械臂的低阶模型。该模型能够捕捉执行末端的动力学行为、电机轴惯性和扭转效应。该模型通过在模态分析的降阶中保留主模态，可以实现较高保真度的实时分析，并通过有限元分析和实验验证。

图1. 水母机器人的运动快照

2. 数据驱动分析

在实践中，当系统过于复杂而无法进行量化评估时，数据驱动技术为系统辨识和特征识别提供了一种有效的方法。在“Physics Informed Neural Network for Parameter Identification and Boundary Force Estimation of Compliant and Biomechanical Systems”中（图2），通过在物理信息神经网络中嵌入一个捕获边界条件的近似函数，可以解决工程中的正、逆问题。该方法提供了克服传统扰动模型局限的实用替代方案，可以直接应用于踝关节外骨骼的设计。这篇题为“Robotics Assisted Smart-Touch Pipeline Inspection”的论文介绍了一种新型的机器人系统，它在移动平台上集成了轻量级的机械臂，从而实现海岸管道的自动检测。该机器人采用神经网络对管道法兰进行目标检测，使用智能接触传感器对螺栓松动检查进行反馈控制。该文章详细介绍了机器人的系统设计、智能触感、视觉识别定位和控制。

图2. 人体下肢动力学参数识别

3. 鲁棒和柔顺的新型控制

在极端条件下探索未知海域时，软体机械手是胜任无损水下任务的有力工具。文章“Prediction Model-based Learning Adaptive Control for Underwater Grasping of a Soft Manipulator”针对软体抓手系统运动时容易受到软材料固有的非线性、海流、变化载荷等因素干扰，提出了一种基于预测模型引导强化学习的自适应控制器(GRLMAC) （图3）。在泵送水流以及各种负载试验条件下，研究团队验证此设计具有良好的准确性、鲁棒性和自适应性。在“Design and Hybrid Control of a Two-axis Flexure-based Positioning System”中，研究人员开发了PID反馈和力前馈的混合控制器，实现了双轴柔性定位系统的高精度运动跟踪。该控制器适当地补偿了由于双轴的非线性刚度和交叉耦合作用所产生的复杂系统行为。

图3. 水下抓取系统

4. 智能传感与驱动的应用

本节介绍柔性机电一体化的两类成功应用，包括自主机器人和以人为中心的机器人技术。论文“Towards Reconfigurable and Flexible Multirotors:  a Literature Survey and Discussion on Potential Challenges”将可重构无人机分为倾转旋翼、多模态和可折叠三大类，并从机械设计、底层控制和高层运动规划技术等不同角度分析了可重构无人机。文章也提出了无人机设计和算法方面的主要挑战，并讨论其未来研究方向。这篇题为“A Compact, Compliant, and Biomimetic Robotic Assistive Glove Driven by Twisted String Actuators”的论文，将扭绳驱动器的性能量化为传统绕线电机的构型特征。该研究开发的机器人机器人辅助手套，采用的超螺旋聚合物用于位置监测和被动驱动。该机器人手套可以适应各种物体的大小和形状（图4），其总重量为186克，能产生超过7 N的指尖力。“An Efficient Force-Feedback Hand Exoskeleton for Haptic Applications”的研究展示了一个可穿戴的外骨骼，它能够将虚拟现实中与物体交互时的感觉传递给手指。为了实现紧凑且符合人体工程学的设计，通过参考人类手指骨骼结构，该外骨骼由一系列弹性执行机构驱动，并通过外骨骼机构捕捉手指的运动。在“Pressure Monitoring Based Identification of the EOD Suit–human Interface Load Distribution”中，科研人员提出了一种测试方法来确定军用爆炸物防护服界面处承载能力与关键性能指标之间的关系（图5）。该研究实现了有记录以来最大的人体压力测量范围，也是同类工作中首次研究了各种实际任务下的个人防护装备运动限制。研究团队基于人体测试获得较全面的实验结果，包括了综合调查、定性观察和测试过程中的反馈。

图4. 基于扭绳驱动的仿生机械手套

图5. 面向爆炸物处理的人体压力测量系统

结语

本专辑介绍了机器人柔性机电一体化领域的最新进展，讨论了建模，分析，控制，驱动和传感等问题。柔性机电一体化是一个非常广泛的领域，许多优秀的研究还没有被收录进本专辑，我们期待在未来见证由基础科学和新兴技术的跨学科交叉推动的颠覆性研究。

最后，我们感谢论文作者和审稿人对本专辑作出的努力和贡献，同时也向International Journal of Intelligent Robotics and Applications期刊主编和工作人员表示衷心的感谢。

客座编辑简介

郭家杰

郭家杰，2006年在北京大学力学系获得学士学位，2011年获得美国乔治亚理工学院机械工程系博士学位。现任华中科技大学机械科学与工程学院数字制造装备与技术国家重点实验室教授。目前的研究方向包括柔性机电一体化、机器人技术、可穿戴技术、系统动力学/控制学。