水下非作动机制与软体机器人统一结构-流体动力学建模

水下机器人广泛用于海洋探索和操作。非作动机制在水生环境中尤其有优势，因为减少执行器数量可降低电机泄漏风险，同时引入固有的机械柔顺性。然而，对水下非作动和软体机器人系统进行准确建模仍然具有挑战性，因为需要识别一大组内部结构和外部流体动力学参数。在本工作中，我们提出了一种基于轨迹驱动的全局优化框架，用于水下多体系统的统一结构-流体动力学建模。灵感来自协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)，所提出的方法同时通过轨迹水平匹配来识别耦合的内部弹性、阻尼和分布式流体动力学参数。这使得能够在水下环境中高保真地复现非作动机制和符合力学软体机器人系统。我们首先在链条级非作动多体机制上验证了该框架，展示了对分布式流体动力学系数的准确识别，归一化末端执行器位置误差在多个轨迹、不同初始条件以及主动-被动和完全被动配置下均低于 5%。随后将识别的建模策略迁移到单只章鱼灵感软臂上，显示出强大的 real-to-sim 一致性，无需人工微调。最后，八只识别的臂组装成一只游动的章鱼机器人，其中统一的参数集合使其在无需额外参数校准的情况下实现了真实的整体行为。这些结果表明，所提出的结构-流体动力学建模框架在水下非作动和软体机器人系统方面具有可扩展性和可迁移性。