軟體機器人研究綜述

何 斌，王志鵬，唐海峰

（同濟大學 電子信息與工程學院，上海201804）

進入21世紀以來，機器人技術(shù)廣泛用于工業(yè)生產(chǎn)、勘探勘測、醫(yī)療服務、軍事偵察等領(lǐng)域，對于國民經(jīng)濟和國防建設(shè)具有重要意義［1］.傳統(tǒng)機器人多由基于硬質(zhì)材料（金屬、塑料等）的剛性運動副連接構(gòu)成，能夠完成快速、精確、可重復位置或力控制任務.但這種機器人運動靈活性有限，環(huán)境適應能力很低，只能在結(jié)構(gòu)化環(huán)境下工作.這些缺點限制了剛性機器人在動態(tài)、未知、非結(jié)構(gòu)化的復雜環(huán)境領(lǐng)域的應用，如軍事偵察、災難救援以及科學探測等.

通過增加自由度，可以大幅度提高機器人運動靈巧性.因此，研究者們在剛性機器人的基礎(chǔ)上增加了更多自由度使其具有一定的連續(xù)變形能力，形成了超冗余度機器人.這種機器人的環(huán)境適應能力較剛性機器人有所提高.但其本體仍然由硬質(zhì)材料組成，不能任意改變尺寸和大小，在特定環(huán)境中應用時需要提供障礙物形狀尺寸等先驗環(huán)境信息.

在自然界中，軟體動物廣泛分布于海水、淡水及陸地［2］.經(jīng)過億萬年的自然優(yōu)化，這種動物的軟體組織具有變形大、質(zhì)量輕，功率密度比高的特點，可以使其通過改變身體形狀在復雜自然環(huán)境條件下高效運動.近年來，研究者以軟體動物為原型，提出了軟體機器人［3］.這種機器人由可承受大應變的軟體材料組成，具有無限自由度和分布式連續(xù)變形能力.通過模擬生物的形態(tài)結(jié)構(gòu)，能夠爬行、扭動、蠕動穿過狹小的空間和實現(xiàn)抓取等操作，在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中應用前景廣泛［4-5］.它可以通過不同構(gòu)型使末端執(zhí)行器到達三維工作空間的任意一點.與硬質(zhì)材料構(gòu)成的超冗余度機器人相比，軟體機器人對壓力有很小的阻抗，可以通過柔順變形的方式與障礙物相容［4］.這樣可以大幅度降低接觸力，從而使軟體機器人可以搬運柔軟或易碎的物品.

軟體機器人是一個新的，正在迅速發(fā)展的領(lǐng)域.它以材料科學，機構(gòu)學和控制科學為基礎(chǔ)，以利用軟體材料的“機械智能”使機器人獲得更簡單的高效運動為目標.本文介紹了軟體機器人的研究現(xiàn)狀、仿生機理、驅(qū)動方式、建模與控制方法，探討軟體機器人技術(shù)研究中的難點和熱點，以及可能的發(fā)展趨勢.

1 研究現(xiàn)狀

軟體機器人是一種新型連續(xù)體仿生機器人.雖然在生物學中軟體生物組織結(jié)構(gòu)理論已經(jīng)相當成熟，但目前對軟體機器人的研究仍處于起步階段，在設(shè)計具有類軟體生物組織結(jié)構(gòu)的仿生軟體機器人基礎(chǔ)上進行運動控制和步態(tài)規(guī)劃是研究趨勢.現(xiàn)有軟體機器人按功能特性可以分為兩類：具有爬行、蠕動、游動、跳躍能力的運動型機器人［6-8］和具有抓取、提升物體能力的操作型機器人［9-10］.

由歐洲委員會資助的“章魚觸手”項目組通過研究章魚本體和觸手的全局協(xié)同運動和控制機理，開發(fā)了可以水下工作的仿生章魚觸手，并提出了相應的控制方法［11-12］.美國塔夫茨大學的 Huai-Ti Lin等人研制的GoQBot軟體機器人具有和毛毛蟲一樣的滾動彈射能力［13］.麻省理工學院、哈佛大學和韓國漢城國立大學的研究人員聯(lián)合研發(fā)的Meshworm機器人，通過在聚合管周圍環(huán)繞網(wǎng)格狀形狀記憶合金（Shape memory alloy，SMA）線模擬蚯蚓蠕動并能抵抗強大的沖擊［14］.采用新型軟體材料，利用特殊化學反應驅(qū)動的化學軟體機器人，近年來成為了研究熱點：哈佛大學Wyss生物工程研究院的George M.Whitesides等在DARPA（美國國防部先進研究項目局）支持下開展了多種化學軟體機器人工作［15-18］；日本早稻田大學的Shingo Maeda等采用凝膠材料研制的仿生尺蠖，利用Belousov-Zhabotinskii（B-Z）化學反應實現(xiàn)了周期性伸縮運動［19］.橫濱大學的Shutaro Saito等采用光敏離子膠研制了軟體微型夾具，可以夾持質(zhì)量為3mg的重物［20］.

國內(nèi)對軟體機器人的研究雖然起步較早，但研究工作的延續(xù)性、系統(tǒng)性不強，且主要集中在基于SMA的軟體機器人研究.上海交通大學的馬建旭等1999年就提出了一種適用于微小軟管移動的仿蚯蚓蠕動式微機器人［21］，可以在直徑20mm的管道中蠕動前進，但受SMA冷卻時間的限制，最大運動速度僅為15mm·min-1.2011年中國科學技術(shù)大學的楊杰等設(shè)計的基于狀記憶合金驅(qū)動的軟體機器人具有滾動、Ω爬行、蠕動三種運動形式，并引入了運動形式切換的思想［22］.此外還有浙江大學設(shè)計的仿生蚯蚓［23］、哈爾濱工業(yè)大學設(shè)計的柔性鰭單元［24］、同濟大學設(shè)計的仿章魚臂柔性體機器人［25］等.

2 仿生機理

動物的身體結(jié)構(gòu)隨中樞神經(jīng)系統(tǒng)共同進化，形成了完備的一體化神經(jīng)-機械控制系統(tǒng)［26］.其中軟體組織對于動物來說至關(guān)重要，有利于適應不斷變化的復雜環(huán)境：動物與環(huán)境接觸過程中，軟體組織與環(huán)境接觸面大，與環(huán)境貼合更緊密；來自環(huán)境的反作用力大范圍分布于軟體組織表面，又能夠減小沖擊.軟體結(jié)構(gòu)也有一定的局限性，其沒有剛性骨骼來承載自身重量，通常質(zhì)量較小.自然界中幾乎所有大型無脊椎軟體動物均生存在水或地下環(huán)境中，依靠環(huán)境媒介支撐身體結(jié)構(gòu).此外，軟體結(jié)構(gòu)的大形變、能量吸收特性降低了慣性力的作用效果，也限制了軟體動物的移動速度.

研究典型軟體動物在復雜環(huán)境中如何運動、如何與非結(jié)構(gòu)化環(huán)境進行交互，能為機器人在醫(yī)療、搜索營救、災害應急響應等領(lǐng)域的應用提供借鑒.

2.1 蠕蟲

蠕蟲由表皮、肌肉、體液、神經(jīng)系統(tǒng)組成.身體呈管狀、體積恒定，是典型的流體靜力骨骼結(jié)構(gòu)［26-27］.這種生物的運動由環(huán)肌和縱肌的頡抗形成.如圖1所示，縱肌收縮增加直徑，環(huán)肌收縮減小直徑，通過各節(jié)段肌肉收縮和擴張產(chǎn)生行進波向前移動，與腸蠕動過程相似.基于流體靜力骨骼原理，文獻［28］設(shè)計了由空氣閥、金屬彈簧、熱塑性軸承組成的壓力驅(qū)動器.文獻［29］采用印制電路板做支撐、嵌入硅樹脂和介電彈性體，實現(xiàn)了類蠕蟲運動.

圖1 蚯蚓身體結(jié)構(gòu)［26］Fig.1 Muscular structure of oligochaeta（earthworm）［26］

2.2 毛蟲

毛蟲與蠕蟲外形相似，卻具有完全不同的解剖結(jié)構(gòu)和運動機制［26］.其軀干看似分成節(jié)段，內(nèi)部實質(zhì)連接成一體，也屬于流體靜力骨骼.毛蟲肌肉組織相當復雜，多達2 000個運動單位分布在整個身體中.其肌肉組織包括縱肌、斜肌和軀干其他部位的小型肌肉，但不含環(huán)肌，如圖2所示.毛蟲爬行是通過利用環(huán)境對基底的壓力控制身體張力的釋放實現(xiàn)的，通過調(diào)整肌肉張力來增加身體剛度以產(chǎn)生運動越過障礙.此時肌肉周圍的環(huán)境可以看做機能上的骨骼，稱為環(huán)境骨骼［30］.GoQBot軟體機器人［13］具有和毛蟲一樣的外形和滾動彈射能力.其身體細長10cm，以硅膠和嵌入式SMA驅(qū)動線圈制成，能快速變成圓形，釋放足夠大的彈性能量向前滾動.變形過程只需100ms，達到大約1g的加速度、200r·min-1的轉(zhuǎn)速，推動機器人以200cm·s-1的線速度向前運動.

圖2 毛蟲身體結(jié)構(gòu)［26］Fig.2 Major muscle group in Manduca［26］

2.3 頭足類動物

頭足類動物（如章魚、烏賊）能完成極其復雜的柔性運動，改變身體形狀模擬環(huán)境.八爪章魚的每只觸手都可以改變長度、任意彎曲［31］，雖然身體沒有剛性骨骼支撐，卻能在一定范圍內(nèi)改變剛度，如圖3所示.文獻［32］指出，章魚對觸手的控制是分布式的，僅僅通過刻板的運動實現(xiàn).文獻［33］對章魚身體各部分的運動進行分類和分析后發(fā)現(xiàn)，章魚復雜運動過程中中樞神經(jīng)系統(tǒng)并不占主導作用，絕大多數(shù)指令信息直接由沿觸手分布的神經(jīng)系統(tǒng)下發(fā).這表明，中樞神經(jīng)系統(tǒng)并不精密控制觸手每個部分的運動，身體與環(huán)境反饋之間的交互會導致相應的自主運動.

圖3 章魚觸手結(jié)構(gòu)［31］Fig.3 Octopus arm anatomy［31］

3 驅(qū)動方式

軟體機器人具有無限多自由度，但驅(qū)動器數(shù)目有限，屬于欠驅(qū)動機器人，因而分布式負載、局部變形都會影響機器人的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，進而影響運動或操作的精確度.其自由度與驅(qū)動器不是一對一的關(guān)系，多個自由度與驅(qū)動器之間存在耦合，而且并非所有自由度均可控.驅(qū)動機構(gòu)作用引起的形變由驅(qū)動機制、驅(qū)動力大小、驅(qū)動器大小、形狀和位置共同決定.這種驅(qū)動、結(jié)構(gòu)一體化的功能特點限制了電機等多種傳統(tǒng)驅(qū)動器的應用，目前軟體機器人的驅(qū)動方式主要有如下幾種.

3.1 SMA驅(qū)動

SMA是一種在加熱升溫后能完全消除其在較低溫度下發(fā)生的變形，恢復變形前原始形狀的合金材料，具有高質(zhì)量應力比，被廣泛用作柔性驅(qū)動器材料.但是SMA絲產(chǎn)生的應力受溫度變化影響較大，不同環(huán)境下的魯棒溫度控制是一個難點，而且在加熱過程中會消耗大部分輸入能量，因而效率很低.此外，過熱、超限應變等問題會導致SMA驅(qū)動器永久損壞.文獻［34］中首先在類蠕蟲機器人中采用了SMA，之后研究者開始普遍采用其作為驅(qū)動器.Meshworm［14］是最新采用SMA的機器人，如圖4所示.它不同于蠕蟲的定體積機制，是基于定長度設(shè)計，某節(jié)段的徑向SMA收縮引起相鄰節(jié)段徑向SMA擴張，其與地面接觸過程中產(chǎn)生蠕動前進所需的推進力.

圖4 Meshworm機器人樣機［14］Fig.4 Prototype of Meshworm robot［14］

3.2 氣動-液壓驅(qū)動

氣動-液壓驅(qū)動技術(shù)成熟，反應速度較快，功率密度高，但一般驅(qū)動設(shè)備體積大，受輔助系統(tǒng)的限制.氣動-液壓驅(qū)動需要空氣、液體流通的管道，Shepherd R F提出在軟體機器人本體制作過程將管道嵌入其中，形成驅(qū)動-結(jié)構(gòu)一體化，提高驅(qū)動效果的同時有效避免滲漏，如圖5所示［16］.該機器人采用低壓空氣即可驅(qū)動，采用的最高氣壓為7psi（即50.662 5kPa）.

圖5 哈佛大學多步態(tài)軟體機器人［16］Fig.5 Multigait soft robot（Harvard University）［16］

3.3 電活性聚合物驅(qū)動

電活性聚合物（electroactive polymer，EAP）是一類能夠在外加電場作用下，通過材料內(nèi)部結(jié)構(gòu)改變而產(chǎn)生伸縮、彎曲、束緊或膨脹等各種形式力學響應的新型智能高分子材料.根據(jù)電活性聚合物的致動機理，可以將其分為電子型EAP和離子型EAP兩大類［35］.電子型EAP通常需要千伏級的驅(qū)動電壓，所以應用局限性很大.而離子型EAP在較低外加電場作用下即可發(fā)生彎曲變形［36］，如圖6所示.在機器人和生物醫(yī)學工程領(lǐng)域的應用前景廣泛，但是機械強度還有待提高.

圖6 離子型EAP［36］Fig.6 Ionic EAP［36］

3.4 化學驅(qū)動

化學驅(qū)動方式是指利用化學反應將化學能轉(zhuǎn)換成機械能，從而驅(qū)動機器人運動.目前代表性的化學反應有能產(chǎn)生巨大瞬時驅(qū)動力的燃燒反應和能產(chǎn)生自主周期性驅(qū)動力的B-Z化學振蕩反應.哈佛大學Robert F.Shepherd等最新研制的三足軟體機器人采用軟刻蝕工藝制造，利用電火花引發(fā)甲烷燃燒產(chǎn)生的爆發(fā)力快速驅(qū)動機器人“跳躍”［18］.機器人0.2s內(nèi)躍起高度可達自身高度的30倍，最大上升速度約為3.6m·s-1，但其能量轉(zhuǎn)化效率僅為0.7%.早稻田大學的Shingo Maeda等研究了基于B-Z化學振蕩反應的凝膠驅(qū)動特性，研制出全球首個能自由行走的凝膠體機器人［19，37］，如圖7所示.凝膠體中的釕離子能夠有序地進行放電、充電，從而導致凝膠體產(chǎn)生周期性伸縮變形.

圖7 凝膠驅(qū)動的化學機器人［19］Fig.7 Chemical robot actuated by gel［19］

4 建模與控制

4.1 軟體機器人建模

軟體機器人理論上具有無限多自由度，且工作環(huán)境復雜多變，建立其精確物理模型難度極大.現(xiàn)有的機器人運動學動力學建模方法多基于剛性連接機制，無法直接應用于軟體機器人，其建模方法可以概括為三個階段：

（1）建立軟體機器人本體材料模型，分析其多場耦合特性

目前對軟體機器人所采用柔性材料的建模大多局限于力學、電學特性分析等某一特定方面，如介電彈性體極化飽和情況下的能量收集特性［38］、導電硅橡膠的機械特性［39］.研究者們已經(jīng)提出了多種彈性材料大形變情況下的本構(gòu)模型，如文獻［40］綜合分析了聚脲彈性體的超彈性和黏彈性，建立了其超彈性O(shè)gden模型、非線性黏彈性模型，文獻［41］建立了硅橡膠在高應變速率下的本構(gòu)模型.

軟體機器人通常結(jié)構(gòu)異構(gòu)、邊界條件復雜，其材料多場耦合特性還有待進一步研究.文獻［42］對硅橡膠的機電耦合進行了理論分析，文獻［43］提出了常規(guī)電致伸縮彈性體大形變下的熱機電完全耦合連續(xù)模型：靜電學、有限彈性學、熱力學標準平衡方程及其邊界條件，和基于現(xiàn)象不變性的特定熱-電-彈性本構(gòu)方程.

（2）建立軟體動物的運動模型，分析不同步態(tài)特征規(guī)律，完成機器人步態(tài)規(guī)劃

圖8 毛蟲簡化模型［44］Fig.8 Simplified model of caterpillar［44］

文獻［44］中建立了毛蟲腹足區(qū)段的二維可伸縮鉸鏈模型，旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)模擬彎曲，鉸鏈軸向變形模擬伸縮，如圖8所示.應用該模型求解牛頓-歐拉方程得到每個鉸鏈的驅(qū)動力和力矩（逆動力學），可以推算出毛蟲爬行過程所受外力和內(nèi)力，力剖面圖證實毛蟲體內(nèi)壓力和張力分布是高度局部化的.北京航空航天大學的王巍等提出了由吸附模塊和關(guān)節(jié)模塊組成的松毛蟲和尺蠖爬壁機器人運動學構(gòu)型［45］.通過步態(tài)分析，發(fā)現(xiàn)基于全主動關(guān)節(jié)驅(qū)動的松毛蟲模型中存在冗余驅(qū)動問題.松毛蟲模型具有更多的可用步態(tài)，因此比尺蠖模型具有更高的安全性.

② 章魚運動、步態(tài)建模

“章魚項目”組對章魚臂的運動機理進行了深入分析，建立了多種章魚臂機器人模型.文獻［46］設(shè)計了半自動化計算機系統(tǒng)，用于章魚臂各種運動過程的三維重建，有效解決了惡劣觀察條件下柔性體的追蹤重建問題，如圖9所示.文獻［47］分別對章魚臂伸縮和彎曲過程進行了建模分析.文獻［48］測量得到了章魚臂伸縮的力學特性參數(shù)，包括縱向伸長和直徑減少比例、平均拉力、收縮速度等.

圖9 章魚臂運動三維重建［46］Fig.9 Snapshot of the process used to reconstruct the direction of the suckers［46］

章魚臂曲率非常量，傳統(tǒng)分析多將其曲率分段近似為常量，缺乏準確性.文獻［49］采用不同于分段近似的方法，利用連續(xù)體幾何精確法建立了仿章魚臂機械手的運動學模型，利用雅克比方法建立了其逆運動學模型.文獻［50］建立了肌腱驅(qū)動的仿章魚臂連續(xù)體機械手的精確三維穩(wěn)態(tài)模型，同時推導了描述機械手變形的常微分方程.該模型對肌腱驅(qū)動進行了建模，具有通用性，可以作為一類線驅(qū)型連續(xù)型軟體機械手的設(shè)計及仿真工具.目前已有很多文獻分析了單章魚臂運動學、動力學模型，但綜合分析章魚臂協(xié)同運動的少有報道.文獻［31］在分析單章魚臂模型的基礎(chǔ)上進行擴展，建立了含8只臂的多連續(xù)體模型，并對爬行、游動等多臂協(xié)同運動進行了仿真分析.

（3）綜合分析，建立軟體機器人與環(huán)境耦合作用模型

軟體機器人實際工作于非結(jié)構(gòu)化環(huán)境，受到來自于環(huán)境對象的反作用力，需要針對具體典型環(huán)境，建立機器人-環(huán)境耦合作用模型，為后續(xù)控制策略的設(shè)計提供參考，如文獻［31］中采用彈簧阻尼系統(tǒng)來描述章魚臂吸盤與物體之間的相互作用，如圖10所示.

圖10 吸盤-物體相互作用原理圖［31］Fig.10 Schematic of sucker-object interaction［31］

4.2 軟體機器人控制方法

傳統(tǒng)的機器人控制系統(tǒng)框架基于對每個自由度的獨立反饋控制，而軟體機器人理論上有無限多自由度，整體結(jié)構(gòu)會產(chǎn)生彈性形變，外界環(huán)境通過分布式負載或直接接觸與其相互作用.難以精確測量軟體機器人形狀和末端位置，因而還沒有適用于軟體機器人的通用控制理論.目前主流的軟體機器人中，仿章魚臂軟體機器人分布式分級控制理論發(fā)展相對成熟，已有一系列突出成果.

研究發(fā)現(xiàn)，八爪章魚完成各種復雜運動的過程中，中樞神經(jīng)系統(tǒng)（central nervous system，CNS）的控制并不占主導作用，分布于各個臂的外圍神經(jīng)系統(tǒng)（peripheral nervous system，PNS）控制才是復雜運動的關(guān)鍵.部分運動完全不需要CNS的刺激作用，可在PNS的單獨控制下實現(xiàn).Rolf Pfeifer等基于上述結(jié)果提出了“通過與環(huán)境交互來增強性能”的機器人設(shè)計準則，以及Embodied Intelligence（EI）理論［51-52］.因此，實現(xiàn)智能控制不僅僅依賴于中樞控制系統(tǒng)，同時也與系統(tǒng)的其他部分息息相關(guān)，復雜運動是機器人整體與環(huán)境交互作用的結(jié)果.軟體機器人控制系統(tǒng)復雜度不一定與機器人運動和操作復雜度成正比，相反，其控制系統(tǒng)、控制策略可能相對簡單.文獻［53-54］對章魚爬行過程中的感知運動控制策略總結(jié)如下：視覺系統(tǒng)將采集的視頻信息（覆蓋360°周圍環(huán)境）進行預處理后發(fā)送至CNS；CNS確定爬行方向并選擇活動臂，將觸發(fā)信號和初值發(fā)送至PNS；PNS收到控制命令選擇性控制各臂對應肌肉群的具體運動［54］.文獻［55-56］在分級控制基礎(chǔ)上，將更低層次的反射控制加入到控制系統(tǒng)框架中，設(shè)計的分級、分布式、開環(huán)控制系統(tǒng)計算復雜度低、易實現(xiàn)，如圖11所示.文獻［31］將其控制算法應用于章魚臂多連續(xù)體模型，仿真分析結(jié)果表明了該算法的有效性.上述控制系統(tǒng)均屬于開環(huán)控制，控制精度欠缺，未來的工作是引入機器人本體內(nèi)部和外界環(huán)境反饋組成閉環(huán)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)軟體機器人的精確控制.

圖11 開環(huán)控制系統(tǒng)框圖（單臂）［55］Fig.11 Open-loop control block diagram for a single arm［55］

其他形式的軟體機器人所采用的控制策略取決于所采用的材料、結(jié)構(gòu)和驅(qū)動方式，通常基于簡化的軟體機器人模型，在實時高精度控制和計算代價之間權(quán)衡.如典型的多步態(tài)軟體四足機器人，基于Pneu-Net（PN）架構(gòu)［15］，四足和軀干中心各包含一個氣動網(wǎng)絡裝置，如圖12所示.該機器人采用具有不同伸展性的雙層材料層疊而成，驅(qū)動層采用Ecoflex材料，可延展性高；應變限制層采用Polydimethylsiloxane（PDMS）材料，可伸展性差.外部加壓時，由于延展性不同，驅(qū)動層產(chǎn)生的形變遠大于應變限制層，宏觀上導致材料向應變限制層一側(cè)彎曲運動.各個氣動網(wǎng)絡裝置相互獨立，驅(qū)動層與應變限制層中間有間隔分布的連通空腔，通過調(diào)整空腔的方向、大小、數(shù)量來調(diào)整氣動網(wǎng)絡裝置的運動.按照經(jīng)驗設(shè)定運動步態(tài)，按一定時序控制5個氣動網(wǎng)絡裝置的加壓時間、壓力大小，即可控制整個機器人的運動.

圖12 氣動網(wǎng)絡裝置形態(tài)［15］Fig.12 Morphology of PN［15］

為適應不同任務需要，動態(tài)環(huán)境中軟體機器人在特定形態(tài)下的剛度控制也是一大難點.上述氣動軟體機器人通過控制每個氣動網(wǎng)絡裝置的壓力可使各足具有一定的剛度.文獻［49］中的仿章魚臂能通過選擇并驅(qū)動合適的對抗性肌腱來調(diào)整彎曲剛度.

5 總結(jié)展望

近年來對軟體動物特別是蠕蟲、毛蟲、章魚臂的研究極大促進了軟體機器人技術(shù)的發(fā)展，包括新型機器人結(jié)構(gòu)、驅(qū)動技術(shù)、建模方法、控制算法等.但是作為一種全新的機器人，軟體機器人的研究才剛剛起步.這種機器人的研究涉及到材料、化學、機械、控制等多學科，從材料選擇、結(jié)構(gòu)設(shè)計、到控制與感知均存在許多問題需要深入研究.

首先，實現(xiàn)具有類似軟體動物生物力學智能特性的機器人，需要研制新型活性軟質(zhì)材料.制造在不同方向、不同范圍壓力作用下具有不同機械特性的材料，將會為軟體機器人的非線性運動帶來突破.

其次，缺少一套成熟的軟體機器人設(shè)計方法.軟體通常結(jié)構(gòu)異構(gòu)，工作環(huán)境復雜多變，且其材料具有多場耦合特性.因此，需要在柔性材料的機構(gòu)結(jié)構(gòu)學、運動學、動力學、化學動力學等的同步分析的基礎(chǔ)上建立統(tǒng)一模型.從而為解決多場耦合強非線性條件下機器人結(jié)構(gòu)拓撲、運動學、動力學參數(shù)的求解與優(yōu)選提供理論基礎(chǔ).

最后，由于軟體機器人具有無限自由度，而現(xiàn)實中致動器個數(shù)是有限的，要實現(xiàn)精確實時控制是一個十分具有挑戰(zhàn)性的工作.因此，研究軟體機器人的仿生智能控制算法非常有意義.這需要研究用有限維模型描述軟體機構(gòu)無窮維分布參數(shù)模型的等效方法，綜合考慮模型復雜性與系統(tǒng)控制性能，建立基于優(yōu)化方法的等效控制模型.研究分布式神經(jīng)系統(tǒng)控制與經(jīng)典控制方法結(jié)合的算法，實現(xiàn)對機器人形態(tài)與位姿進行精確控制.建立柔性機構(gòu)的性能控制及監(jiān)測方法.

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