АссистентНовый вопросИсторияОбласти знаний
Партнёрские проектыСпецпроектыСтать автором
Сменить язык
О РУВИКИ

Континуум-робот

Континуум-робот — тип робота, который характеризуется бесконечным числом степеней свободы и сочленений. Эти особенности позволяют континуум-манипуляторам изменять и подстраивать свою форму в любой точке по длине, что делает возможной работу в ограниченных пространствах и сложных средах, где стандартные роботы с жёсткими звеньями работать не могут[1]. В частности, континуум-робота можно определить как управляемую конструкцию, в которой материал основы образует кривые с непрерывными касательными векторами[2]. Данное определение даёт возможность отличать континуум-роботов от роботов-змея и гиперредундантных манипуляторов: наличие жёстких звеньев и сочленений позволяет им только приближённо воспроизводить кривые с непрерывной касательной.

Конструкция континуум-роботов вдохновлена природой — целью является подражание биологическим туловищам, змеям и щупальцам. Несколько концепций континуум-роботов были коммерциализированы и используются в различных областях применения — от медицины до исследований океанских глубин.

Классификация

Континуум-роботы классифицируют по двум основным критериям: по конструкции и по приводу[2].

Конструкция

Главная особенность континуум-роботов — наличие непрерывно изогнутого центрального стержня, или основы (англ. backbone), форма которого может изменяться. Основа должна быть также податливой, то есть плавно деформироваться под внешней нагрузкой[3].

В зависимости от принципов проектирования различают:

  • с одной основой: один центральный эластичный стержень, через который проходят элементы привода/передачи.
  • с несколькими основами: два и более эластичных элемента (стержни или трубки), идущих параллельно и каким-либо образом соединённых между собой[4].
  • коаксиальные трубки: основа состоит из концентрических трубок, которые могут свободно вращаться и перемещаться относительно друг друга в зависимости от привода, действующего у основания робота[3].

Привод

Стратегию привода континуум-манипуляторов делят на внешнюю и внутреннюю в зависимости от места приложения управляющего воздействия:

  • внешний привод: привод осуществляется вне основной конструкции робота, а силы передаются через механическую передачу; сюда относятся приводы с тросовым/кабельным приводом и многосегментные конструкции.
  • внутренний привод: механизмы расположены внутри структуры робота; используются пневматические[5] или гидравлические камеры[6], а также эффект памяти формы[7]. Гибкая управляемая оболочка (Actuated Flexible Manifold, AFM), предложенная Мединой, Шапиро и Швалбом (2016), моделирует гибких роботов на основе сетки, которые аппроксимируют гладкие многообразия с помощью дискретных сегментов, каждый из которых добавляет одну степень свободы[8].

Преимущества

Особенности конструкции континуум-роботов обеспечивают им ряд преимуществ по сравнению с жёсткими манипуляторами. В первую очередь континуум-роботы могут значительно проще работать в условиях, требующих высокого уровня ловкости, адаптивности и гибкости. Кроме того, простота структуры облегчает миниатюризацию таких роботов. Развитие континуум-роботов также стало стимулом к появлению мягких континуум-манипуляторов, изготавливаемых из высокоподатливых материалов. Благодаря этому их "мягкость" обеспечивает более высокий уровень безопасности во взаимодействии с человеком.

Недостатки

Особенности конструкции континуум-роботов порождают и ряд сложностей. Для безопасного и надёжного применения необходима точная система измерения деформаций и усилий. Обычно для этого используются камеры (что невозможно, например, при малоинвазивных операциях) или электромагнитные датчики, на работу которых могут влиять магнитные предметы в окружении. В последние годы в качестве альтернативы предложены датчики Волоконно-решёточные (FBG), продемонстрировавшие перспективные результаты[9][10]. Кроме того, механические свойства жёстких манипуляторов хорошо изучены, тогда как поведение и свойства континуум-роботов до сих пор являются предметом исследований и научных дебатов[1]. Это создаёт новые сложности при разработке моделей и алгоритмов управления.

Моделирование

Построение точной модели, позволяющей предсказывать форму континуум-робота, позволяет надёжно управлять его движениями[11]. Существуют три основных подхода к моделированию континуум-роботов:

  • Теория стержней Коссера: точное статическое моделирование без упрощающих предположений; решает систему уравнений равновесия между положением, ориентацией, внутренней силой и моментом. Метод требует численного решения и очень ресурсоёмок[11].
  • Постоянная кривизна: модель, в которой несущая структура представляется серией дуг с постоянной кривизной, касающихся друг друга (piecewise constant-curvature). Предположение может распространяться либо на весь сегмент, либо на его части. Такой подход показывает хорошие результаты, однако если сегмент не соответствует предположению о постоянной кривизне, модель может не отражать реальное поведение робота.
  • Модель жёстких звеньев: структура разделяется на множество небольших жёстких звеньев. Если сегментов мало, модель не отражает поведение робота; если сегментов очень много — сильно возрастает сложность и число переменных. Несмотря на ограничение точности, такой подход позволяет использовать стандартные алгоритмы управления, а в сочетании с обратной связью по форме и усилию может давать приемлемые результаты[12].

Сенсоры

Для построения надёжных алгоритмов управления модель необходимо дополнять реальным измерением формы в реальном времени. Используются следующие методы:

  • Электромагнитные (EM) сенсоры: форма восстанавливается по взаимодействию между магнитополем и датчиком[13]. Наиболее распространена система внешнего отслеживания NDI Aurora, в которой небольшие датчики на роботе определяются во внешне сформированном магнитном поле. Валидность метода подтверждена многочисленными исследованиями[14][15], однако рабочий диапазон ограничен размерами магнитного поля. Альтернативный подход — интеграция магнитных датчиков внутрь робота с использованием датчиков Холла[16][17]: магнитное поле измеряется на уровне датчиков Холла для оценки изгиба конструкции; однако при больших деформациях погрешность растёт из-за взаимного влияния датчиков.
  • Оптические сенсоры: в волокно, встроенное в основу робота, вмонтируются решётки Брэгга; такие датчики отражают лишь ограниченный диапазон спектра в зависимости от деформации. Измеряя деформацию каждого датчика, можно восстановить форму робота. Недостатком является высокая стоимость и возможность выхода из строя при больших изгибах.

Алгоритмы управления

Стратегии управления делят на статические и динамические: первые основываются на предположении установившегося состояния, вторые — учитывают динамическое поведение системы. Можно выделить модельные и немодельные управляющие подходы.

  • Статические модельные контроллеры: используют одну из перечисленных выше моделей, инвертируя кинематику для получения требуемых управляющих воздействий (дифференциальная обратная кинематика, прямое обращение или оптимизация).
  • Статические контроллеры без модели: применяют машинное обучение (регрессия, нейронные сети), чтобы напрямую восстанавливать инвертированные или прямые модели кинематики по экспериментальным данным (data-driven). Такие контроллеры не требуют точной модели, однако зачастую уступают по эффективности модельным.
  • Динамические модельные контроллеры: требуют как кинематической, так и динамической модели системы. По состоянию на 2021 год, остаются в зачаточном состоянии из-за необходимости высокой вычислительной мощности и сложной сенсорики. Рост мощности процессоров и развитие сенсорных технологий могут сделать их актуальными для промышленности, где важны скорость, точность и стоимость.
  • Динамические контроллеры без модели: до сих пор малоизучены; отдельные работы используют машинное обучение для моделирования динамики, однако эффективность ограничена длительным обучением и нестабильностью результатов.

Возможна также комбинация (гибридный подход), реализующая преимущества обоих классов.

Применение

Континуум-роботы используются во многих областях.

Медицина

Континуум-роботы широко применяются в медицине, особенно при малоинвазивных хирургических вмешательствах[1]. Например, Ion от Intuitive — это роботизированная эндолюминальная платформа для малоинвазивной биопсии периферических участков лёгких, позволяющая получить доступ к недостижимым стандартными инструментами очагам и диагностировать онкозаболевания на ранних стадиях.

Опасные и враждебные среды

Континуум-роботы позволяют выполнять работы в опасных и экстремальных условиях. Разработан, например, четырёхногий робот с континуум-конечностями, способный ходить, ползать, бегать рысью и преодолевать сложные препятствия с помощью захвата конечностями[18].

Космос

NASA разработало континуум-манипулятор под названием Tendril, способный проникать в трещины и под теплоизоляционные покрытия для доступа к труднодоступным участкам.

Подводные применения

Проект AMADEUS создал подводного высокоманёвренного робота для захвата и манипуляций, а проект FLAPS разработал системы движения, имитирующие плавание рыб[19].

Примечания

  1. ↑ 1 2 3 da Veiga, Tomas; Chandler, James H; Lloyd, Peter; Pittiglio, Giovanni; Wilkinson, Nathan J; Hoshiar, Ali K; Harris, Russell A; Valdastri, Pietro (3 августа 2020). “Challenges of continuum robots in clinical context: a review”. Progress in Biomedical Engineering [англ.]. 2 (3): 032003. DOI:10.1088/2516-1091/ab9f41. ISSN 2516-1091. S2CID 225400772.
  2. ↑ 1 2 Burgner-Kahrs, Jessica; Rucker, D. Caleb; Choset, Howie (декабрь 2015). “Continuum Robots for Medical Applications: A Survey”. IEEE Transactions on Robotics [англ.]. 31 (6): 1261—1280. Bibcode:2015ITRob..31.1261B. DOI:10.1109/TRO.2015.2489500. ISSN 1552-3098. S2CID 9660483. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  3. ↑ 1 2 Walker, Ian D. (16 июля 2013). “Continuous Backbone "Continuum" Robot Manipulators”. ISRN Robotics [англ.]. 2013: 1—19. Bibcode:2013ISRNR201326506W. DOI:10.5402/2013/726506.
  4. ↑ Bajo, Andrea; Simaan, Nabil (апрель 2016). “Hybrid motion/force control of multi-backbone continuum robots”. The International Journal of Robotics Research [англ.]. 35 (4): 422—434. DOI:10.1177/0278364915584806. ISSN 0278-3649. S2CID 206500774. Дата обращения 2024-06-02. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  5. ↑ Chen, Gang. A Guidance Control Strategy for Semi-autonomous Colonoscopy Using a Continuum Robot // Recent Progress in Robotics: Viable Robotic Service to Human (Selected Papers from the 13th International Conference on Advanced Robotics) : [англ.] / Gang Chen, Minh Tu Pham, Tanneguy Redarce. — Springer, 2008. — Vol. 370. — P. 63–78. — ISBN 978-3-540-76729-9. — doi:10.1007/978-3-540-76729-9_6.
  6. ↑ Ikuta, K. Multi-degree of freedom hydraulic pressure driven safety active catheter // Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006 / K. Ikuta, H. Ichikawa, K. Suzuki … [и др.]. — Orlando, FL, USA : IEEE, 2006. — P. 4161–4166. — ISBN 978-0-7803-9505-3. — doi:10.1109/ROBOT.2006.1642342.
  7. ↑ Jayender, J.; Patel, R.V.; Nikumb, S. (1 сентября 2009). “Robot-assisted Active Catheter Insertion: Algorithms and Experiments”. The International Journal of Robotics Research [англ.]. 28 (9): 1101—1117. DOI:10.1177/0278364909103785. ISSN 0278-3649. S2CID 206500027. Дата обращения 2024-06-02.
  8. ↑ Medina, Oded; Shapiro, Amir; Shvalb, Nir (2016). “Kinematics for an Actuated Flexible n-Manifold”. Journal of Mechanisms and Robotics [англ.]. 8 (2): 021009. DOI:10.1115/1.4031301.
  9. ↑ Roesthuis, Roy J. On using an array of fiber Bragg grating sensors for closed-loop control of flexible minimally invasive surgical instruments // 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems : [англ.] / Roy J. Roesthuis, Sander Janssen, Sarthak Misra. — Токио : IEEE, ноябрь 2013. — P. 2545–2551. — ISBN 978-1-4673-6358-7. — doi:10.1109/IROS.2013.6696715.
  10. ↑ Ryu, Seok Chang. FBG-based shape sensing tubes for continuum robots // 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) : [англ.] / Seok Chang Ryu, Pierre E. Dupont. — Гонконг, Китай : IEEE, май 2014. — P. 3531–3537. — ISBN 978-1-4799-3685-4. — doi:10.1109/ICRA.2014.6907368.
  11. ↑ 1 2 Jones, Bryan A. Three dimensional statics for continuum robotics // 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems / Bryan A. Jones, Ricky L. Gray, Krishna Turlapati. — Сент-Луис, США : IEEE, октябрь 2009. — P. 2659–2664. — ISBN 978-1-4244-3803-7. — doi:10.1109/IROS.2009.5354199.
  12. ↑ Roesthuis, Roy J.; Misra, Sarthak (апрель 2016). “Steering of Multisegment Continuum Manipulators Using Rigid-Link Modeling and FBG-Based Shape Sensing”. IEEE Transactions on Robotics [англ.]. 32 (2): 372—382. Bibcode:2016ITRob..32..372R. DOI:10.1109/TRO.2016.2527047. ISSN 1552-3098. S2CID 17902850. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  13. ↑ Shi, Chaoyang; Luo, Xiongbiao; Qi, Peng; Li, Tianliang; Song, Shuang; Najdovski, Zoran; Fukuda, Toshio; Ren, Hongliang (август 2017). “Shape Sensing Techniques for Continuum Robots in Minimally Invasive Surgery: A Survey”. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 64 (8): 1665—1678. DOI:10.1109/TBME.2016.2622361. ISSN 0018-9294. PMID 27810796. S2CID 26514168. Проверьте дату в |date= (справка на английском)
  14. ↑ Dore, Alessio. Catheter navigation based on probabilistic fusion of electromagnetic tracking and physically-based simulation // 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems : [англ.] / Alessio Dore, Gabrijel Smoljkic, Emmanuel Vander Poorten … [et al.]. — Виламура-Алгарве, Португалия : IEEE, октябрь 2012. — P. 3806–3811. — ISBN 978-1-4673-1736-8. — doi:10.1109/IROS.2012.6386139.
  15. ↑ Xu, Ran. Position control of concentric-tube continuum robots using a modified Jacobian-based approach // 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation : [англ.] / Ran Xu, Ali Asadian, Anish S. Naidu … [et al.]. — Карлсруэ, Германия : IEEE, май 2013. — P. 5813–5818. — ISBN 978-1-4673-5643-5. — doi:10.1109/ICRA.2013.6631413.
  16. ↑ Guo, Hao; Ju, Feng; Cao, Yanfei; Qi, Fei; Bai, Dongming; Wang, Yaoyao; Chen, Bai (1 января 2019). “Continuum robot shape estimation using permanent magnets and magnetic sensors”. Sensors and Actuators A: Physical [англ.]. 285: 519—530. Bibcode:2019SeAcA.285..519G. DOI:10.1016/j.sna.2018.11.030. ISSN 0924-4247. S2CID 117531270. Дата обращения 2024-06-02.
  17. ↑ Ozel, Selim. A composite soft bending actuation module with integrated curvature sensing // 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) : [англ.] / Selim Ozel, Erik H. Skorina, Ming Luo … [et al.]. — Стокгольм, Швеция : IEEE, май 2016. — P. 4963–4968. — ISBN 978-1-4673-8026-3. — doi:10.1109/ICRA.2016.7487703.
  18. ↑ Godage, Isuru S. Locomotion with continuum limbs // 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems : [англ.] / Isuru S. Godage, Thrishantha Nanayakkara, Darwin G. Caldwell. — Виламура-Алгарве, Португалия : IEEE, октябрь 2012. — P. 293–298. — ISBN 978-1-4673-1736-8. — doi:10.1109/IROS.2012.6385810.
  19. ↑ Davies, J.B.C. Subsea applications of continuum robots // Proceedings of 1998 International Symposium on Underwater Technology : [англ.] / J.B.C. Davies, D.M. Lane, G.C. Robinson … [et al.]. — Токио, Япония : IEEE, 1998. — P. 363–369. — ISBN 978-0-7803-4273-6. — doi:10.1109/UT.1998.670127.

Ссылки

Категории