基于蛇形仿生的超冗余机械臂管道检测轨迹规划与非线性模型预测控制研究

为解决超冗余机械臂(HRM)在狭窄弯曲管道中无碰撞运动轨迹规划计算成本高的问题，研究人员结合非线性模型预测控制(NMPC)与蛇形爬行算法(SCA)，开发了包含插入、检测和退出三阶段的管道检测方法。实验证明该方法能显著降低路径规划时间，为HRM在航天器等复杂环境中的应用提供了实用解决方案。

　　

在航天器和卫星等复杂环境中，超冗余机械臂(HRM)凭借其高自由度和灵活性成为关键作业工具。然而，这类机械臂在狭窄管道等受限空间作业时面临严峻挑战：冗余度增加虽提升避障能力，却使路径规划的计算复杂度呈指数级增长。传统基于图搜索的A*、Dijkstra算法或基于采样的RRT*等方法，在计算资源和时间受限的太空环境中难以满足实时性需求。更棘手的是，现有方法往往追求最优解而忽略可行性，导致在紧急检测任务中错失良机。

针对这一难题，国内研究团队在《Biomimetic Intelligence and Robotics》发表创新成果。受蛇类运动的启发，研究人员设计出融合非线性模型预测控制(NMPC)和蛇形爬行算法(SCA)的三阶段管道检测方案。该研究通过建立9自由度HRM的D-H参数模型，采用正向运动学(fkine)计算末端位姿，并利用雅可比矩阵(Jacobian)实现自运动控制。关键技术包括：基于序列二次规划的碰撞自由构型优化、模块化环体单元运动策略以及梯度投影法的零空间优化。

2.1 建模与问题描述
研究团队设计了包含8个正交关节和滑动导轨的9自由度HRM原型机。通过Denavit-Hartenberg参数建立运动学模型，推导相邻连杆的齐次变换矩阵^i-1_iT。正向运动学方程fkine(q)=^w_nT实现了从世界坐标系到末端执行器的位姿映射。自运动控制通过雅可比矩阵伪逆J^?和零空间投影(I-J^?J)实现，使机械臂在保持末端位姿的同时调整关节构型。

3.1 插入算法创新
突破性提出蛇形爬行算法(SCA)，将机械臂分解为含两个关节的环体单元B_i。通过NMPC计算目标构型后，导轨以环体长度S为步距递进，使各环体依次沿优化路径运动。实验显示该方法仅需计算1次碰撞自由构型，较RRT算法提速246倍（0.45s vs 109.58s），虽最小安全距离从8.41cm降至5.43cm，但仍满足管道作业需求。

5.2 插入退出实验验证
在两种异形管道中的6组实验中，SCA使HRM以平均0.95cm的定位精度抵达目标点。特别在弯管过渡段，通过限制相邻构型关节角变化△θ∈[△θ_lb,△θ_ub]，有效避免了运动突变。检测实验显示末端执行器最大跟踪误差<2cm，其中直线段误差较曲线段降低36%，验证了算法在灵巧工作空间中心的稳定性。

6. 结论与展望
该研究开创性地将生物运动机理引入HRM控制领域，通过SCA与NMPC的协同优化，实现了计算效率与运动精度的平衡。实验证明该方法能完成直径32cm管道内的三角形轨迹跟踪，为航天器在轨维护提供了新范式。未来研究将聚焦未知环境的实时建模，并探索基于李群李代数的运动规划理论以进一步提升末端精度。这项成果标志着受限空间机器人控制从"最优解"向"可行解"的范式转变，对深空探测等极端环境作业具有里程碑意义。