面向带浮动基座的连续体机器人逆运动学与规划的几何迭代高效方法

带浮动基座的连续体机器人在受限空间（如医疗手术和设备维护）中展现出卓越的作业能力。然而，为其运动和规划开发低成本方案仍是该领域的重大挑战。本文考察了几何迭代策略方法于连续体机器人，并提出一种基于改进双层几何迭代策略的算法用于运动规划。首先，广泛研究了多段tendon驱动连续体机器人（带浮动基座）的运动学和有效工作空间。随后，基于诸多问题（如类似方法应用于连续体机器人时Initial arm shape dependence问题），提出求解任意段数的连续体机器人的广义迭代算法。进一步，将任务情景扩展至考虑环境因素的跟随领袖任务，并提出进一步的算法。仿真比较结果表明，所提方法在消除Initial arm shape dependence方面有效，同时提高了解的效率和准确性。实验结果进一步表明，基于改进双层几何迭代的方法可用于带浮动基座的连续体机器人运动规划，在末端位置平均偏差约为 4 毫米，姿态平均偏差不超过 1 度，平均迭代次数和耗时分别比类似方法减少 127.4 次和 72.6 毫秒。