基于单根编织管的多模态软体机器人

《Advanced Intelligent Systems》：A Multimode Soft Robot Based on a Single Braided Tube

多模态软机器人基于单股编织管设计，通过形状记忆合金（SMA）线的不同初始构型实现轴向收缩、延伸和弯曲。理论模型分析变形机制与设计参数的关系，实验验证了爬行、转向、滚动和 inchworm 行走等模式。

　　软体机器人因其在各种工程领域中表现出的卓越运动灵活性和环境适应性，具有广泛的应用潜力。传统方法通常通过设计一个能够实现多种运动模式的主结构，并结合一系列执行器来驱动不同的动作。另一种方法是使用对刺激响应的材料制造软体机器人，它们通常呈现为薄片状，通过调节外部刺激来实现不同的运动形式。本文提出了一种基于单根编织管的多模式软体机器人，该编织管由具有不同初始配置的形状记忆合金（SMA）线材组成。通过有策略地激活不同的线材，该编织管可以实现轴向收缩、伸长和弯曲。此外，还建立了一个理论模型，用于分析其变形机制，并建立了设计参数与变形之间的定量关系，该模型通过实验进行了验证。在此基础上，设计了三种类型的软体机器人：一种是爬行机器人，由Sc和Se线材构成；另一种是滚动机器人，由Sb线材驱动；第三种是具备多种运动模式的机器人，能够实现直线爬行、左右转向、蠕动爬行和滚动。该结构与执行一体化的设计方法为开发高度集成、多功能的软体机器人提供了新的思路，同时增强了其适应性和性能。

在本文中，我们探讨了如何利用智能材料和结构设计来实现多模式运动的软体机器人。软体机器人通常由具有不同变形能力的材料组成，这些材料能够在受到外部刺激时产生不同的运动模式。传统的软体机器人设计通常需要额外的执行器来驱动结构变形，这不仅增加了系统的复杂性，也限制了其在实际应用中的灵活性和可靠性。而本文提出的软体机器人则通过结构本身与执行器的结合，实现了多种运动模式。这种设计方法使得软体机器人能够以更简单的方式实现多种运动，而无需额外的执行器。

在设计方面，本文提出了一种基于单根编织管的软体机器人结构。该编织管由不同初始配置的SMA线材组成，包括Sc、Se和Sb三种类型。Sc线材具有较小的螺距和较大的螺旋半径，而Se线材则具有较大的螺距和较小的螺旋半径。Sb线材则用于实现弯曲变形。通过合理组合不同线材并依次激活，编织管可以实现三种主要的变形模式：收缩、伸长和弯曲。基于这些变形模式，本文设计了三种软体机器人：爬行机器人、滚动机器人和多模式机器人。其中，爬行机器人由Sc和Se线材组成，滚动机器人由Sb线材驱动，而多模式机器人则结合了Sc和Sb线材，能够实现直线爬行、左右转向、蠕动爬行和滚动。

为了实现这些变形模式，本文建立了一个理论模型，用于分析编织管的变形机制。该模型基于离散弹性杆原理，将SMA简化为一种各向同性的线弹性材料，并将其相变过程等效为Young模量从Em增加到Ea。通过计算不同线材的应变能，可以得到编织管的总应变能。模型中引入了Bishop框架和材料框架，并通过旋转角度φi来描述它们之间的差异。总应变能由扭转能和弯曲能组成，分别由不同的公式计算得出。基于该模型，可以计算出不同设计参数下编织管的变形能力，并与实验结果进行比较，以验证模型的准确性。

实验部分验证了理论模型的有效性。通过改变Sc和Se线材的螺距，制造了不同变形能力的编织管样本，并记录了其在不同激活状态下的形状变化。实验结果与理论预测相吻合，特别是在极端情况下，如当Se线材的螺距接近Lw时，或Sc线材具有负螺距时，仍能保持较高的匹配度。这表明该理论模型能够准确地描述编织管的变形过程。

在实现弯曲变形方面，本文采用六根具有不同初始配置的SMA线材，通过控制加热不同的线材组合，实现了两种弯曲模式。第一种弯曲模式是通过加热两个具有相同起始点的线材，如Sb1和Sb2，使机器人向右弯曲。第二种弯曲模式则是通过加热另外四个线材，如Sb3、Sb4、Sb5和Sb6，使机器人向右上弯曲。这两种弯曲模式的结合使得机器人能够实现连续的滚动。通过交替触发这两种弯曲模式，机器人可以在平面上连续滚动，每次模式切换使得其向前滚动60°，因此需要六次切换才能完成一个滚动周期。实验结果表明，机器人在不同的设计参数下，如Rsb和Psb，其滚动速度和效率有所不同。其中，当Rsb较小时，其滚动速度较高，因为较小的初始弯曲半径和较大的初始螺距使得变形能力更强。

除了单模式的机器人，本文还设计了一种能够实现多种运动模式的多模式机器人。该机器人结合了Sc、Se和Sb线材，使其能够实现直线爬行、左右转向、蠕动爬行和滚动。通过合理配置不同类型的脚部，如Type A和Type B，机器人能够根据不同的变形模式进行不同的运动。例如，当Type A和Type B脚部接触地面时，机器人可以进行直线爬行；而当Type A脚部被激活时，机器人可以实现左右转向；当同时激活Sb线材和Sc线材时，机器人可以实现蠕动爬行；而通过交替激活不同的弯曲模式，机器人可以实现滚动。实验结果显示，该多模式机器人在不同模式下的运动速度和效率均与理论预测相符，表明其具有较高的实用性和可靠性。

本文提出的软体机器人设计方法具有重要的应用前景。它不仅简化了传统多模式软体机器人的结构和控制复杂度，还能够实现多种运动模式，从而提高了其在复杂环境中的适应性和灵活性。此外，该方法还可以为未来软体机器人的设计提供理论指导，尤其是在未连接系统（untethered）和智能材料应用方面。通过进一步优化材料和结构设计，未来有望实现更快的运动速度和更广泛的应用范围。