软压力气动执行器于软机器人:基于运动的执行机制与性能权衡综述
机器学习
2026-05-26 v1 人工智能
数值分析
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摘要
软压力气动执行器在软机器人中广泛应用,因为它们能够在保持足够柔顺以安全与物体、环境及人体交互的同时产生大位移。然而,其性能并非仅由压力决定。相反,响应取决于执行器的构建方式,包括其腔体形状、加劲器的布置、是否使用折叠、材料刚度以及引导其变形的约束。随着文献的不断扩充,已变得更加困难以确定哪种机制最适合特定应用,以及哪些已报告结果可以在不同研究之间进行比较。本综述根据用于产生四种运动类型的设计策略对软压力气动执行器进行分类:线性、弯曲、扭转和全向运动。对于每一类,分析定义变形路径的结构特征,包括编织角、折叠几何、纤维取向、腔体布置、结构非对称性和内部约束层。随后讨论设计选择如何影响运动输出、力量产生、空气需求、重复性、耐久性、制造难度以及机器人集成。综述进一步识别了在选择或比较执行器时必须考虑的关键条件,包括压力、负载条件、执行器尺寸、气源和滞后现象。这种方法有助于解释为何相同运动输出的执行器在设计要求、气源需求和实际适用性方面可能存在显著差异。也凸显了在可穿戴、生物医学和移动机器人应用中实现紧凑、高效、可重复和可部署软压力气动系统所需的设计优先级。
引用
@article{arxiv.2605.25107,
title = {Leveraging Gauge Freedom for Learning Non-Gradient Population Dynamics of Stochastic Systems},
author = {Jules Berman and Tobias Blickhan and Benjamin Peherstorfer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.25107},
year = {2026}
}