강성 로봇 팔은 이미 많은 산업 응용 분야를 가지고 있지만 제한적이거나 복잡한 환경에서 작동할 때 어려움에 직면한다. 뱀, 코끼리 몸통, 문어 촉수와 같은 살아있는 유기체를 모델로 한 생체 공학 연속체 로봇은 이 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 연속체 로봇은 연속 조인트로 구성되어 기존 로봇보다 더 큰 유연성을 부여하고 복잡한 환경에서 더 잘 수행할 수 있다. 최근에는 의료 및 탐정 응용 분야에 연속체 로봇이 채택되었다.
견고한 로봇 팔과 마찬가지로 연속체 로봇에는 정확한 사용자 제어를 위한 운동학적 모델이 필요하다. 쓰촨 대학과 Ningxia Electric Power Co., Ltd. 전력 연구소의 공동 연구팀은 와이어 구동 연속체를 기반으로 한 단일 세그먼트 및 다중 세그먼트 연속체 로봇의 완전한 운동학적 모델을 위한 보편적인 방법을 제안했다. 이 모델은 작업 공간과 로봇의 주행 공간을 역으로 매핑하는 어려운 과정을 지원한다.
연구원들은 일정한 곡률의 세그먼트에 입자 무리 알고리즘을 적용하여 완전한 운동학적 연구 방법론을 제안했다. 이중 세그먼트 연속체 로봇을 예로 들면 제안된 운동학 모델은 작업 공간의 위치를 목표로 한 후 역운동학으로 필요한 로봇 조정을 도출한 다음 이중 세그먼트 연속체 로봇을 해당 목표 위치로 안내할 수 있다.
연구원들은 또한 시뮬레이션 외부에서 연속체 로봇의 운동학적 모델을 검증하기 위해 실험 환경 내에서 물리적 프로토타입을 설계하고 테스트했다. 실험 환경에는 이중 세그먼트 연속체 로봇 프로토타입, 전자 제어 시스템 및 NOKOV 광학 모션 캡처 시스템이 포함되었다.
실험에서 입자 떼 알고리즘은 작업 공간의 모든 목표 지점 위치가 주어지면 연속체 로봇의 필요한 관절 조정을 유도하는 데 사용되었다. 이러한 조정은 로봇의 주행 공간에 매핑되고 구동 와이어에 의해 수행된다. 총 7개의 반사 마커가 로봇에 부착되었으며 두 세그먼트 각각의 시작, 중간 및 끝에 3개, 연속체 로봇의 맨 끝에 마지막 마커가 있다. 8개의 NOKOV 모션 캡처 카메라가 세그먼트의 위치와 로봇 팔의 모양을 수집하고 추적하는 데 사용되었다.
이중 세그먼트 연속체 로봇의 움직임 정밀도를 평가하기 위해 NOKOV 모션 캡처 시스템은 각 로봇 세그먼트의 시작, 중간 및 끝에 배치된 반사 마커의 위치를 수집했다. 그런 다음 3차원 공간에서 이러한 위치를 표시하여 각 세그먼트의 해당 곡선을 도출했다. 그런 다음 두 세그먼트를 결합하여 전체 로봇의 곡률을 얻었다. NOKOV 모션 캡처 시스템은 밀리미터 이하의 정확도를 달성할 수 있기 때문에 연구원들은 연속체 로봇의 실제 모양을 운동학적 모델의 모양과 정확하게 비교할 수 있었다. 이 분석으로부터 연속체 로봇에 대해 제안된 완전한 운동학적 모델이 빠르고 정확하다는 결론을 내릴 수 있다.
참조:
[1] Chen Yuanke, Ma Feiyue, Xiang Guofei, Ma Congjun, Chen Lei, Ni Hui, Tong Songyi . Practical kinematics research for wire-driven continuum robots[J]. Journal of Applied Computer Research, 2021, 38(10): 3085-3088+3103.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0060
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