最小激活与最大可达：仿生细长机械臂的可达性云

在软体机器人领域，灵活性、适应性和功能性定义了能够安全形变、触及和抓取的机器人系统的新时代。为了优化软体机器人系统的设计，理解它们在各种设计参数下的位形空间和完整运动范围至关重要。在这里，我们将极端力学与软体机器人相结合，利用可达性云的概念为仿生软体细长机械臂的设计提供定量见解。对于受象鼻启发的最小三驱动器设计，我们建立了一种高效且稳健的降阶方法，以生成每个包含近五十万个点的可达性云，从而可视化各种机械臂设计的可达工作空间。我们通过系统地改变包括纤维数量、旋转、锥角和激活幅度在内的关键设计参数，生成了包含 256 个可达性云的图谱。我们的结果表明，可达性云不仅为控制的逆问题提供了直观的视角，还引入了强大的指标来表征可达体积、不可达区域和驱动器冗余，以量化软体细长机器人的性能。我们的研究为具有最小激活和最大可达性的软体机器人系统设计提供了新见解，在医疗机器人、柔性制造和空间自主探索方面具有潜在应用。