SoPrA:具有集成本体感知传感的可扩展软连续体机械臂的制造与动力学建模

由于其固有的柔顺性,软机器人在与环境交互（如物体操控或仿生运动）时比刚性连杆机器人更具通用性,并被视为将机器人引入日常环境的关键要素。尽管存在各类软机器人执行器,以往研究主要集中于设计和分析单一部件。将各部件组合以构建整体 capable 的集成软机器人的努力有限。理想情况下,此类机器人的行为可被精确建模,且其在环境中的运动可利用自身本体感知实现,无需外部传感器。本工作提出了一种由气动驱动的软连续体本体感知机械臂（SoPrA）的设计与建模流程。该集成设计适用于解析模型,因其具有用于本体感知测量的内部电容弯曲传感器及纤维增强流体弹性体执行器。所提出的解析动力学模型考虑了执行器质量与材料属性的惯性效应,并可实时预测软机器人的行为。我们的估计方法将解析模型与本体感知传感器相融合,以计算外力,且完全不依赖外部运动捕捉系统。SoPrA 在一系列实验中得到验证,证明了模型与传感器在估计中的准确性。SoPrA 将实现软臂操控（包括力感知）,同时可在无法进行外部感知测量的障碍环境中作业。