연속체 로봇

Continuum robot

연속체 로봇은 무한한 자유도와 접합 [1]수로 특징지어지는 로봇의 한 종류입니다.이러한 특성을 통해 연속체 조작기는 길이를 따라 임의의 지점에서 모양을 조정 및 수정할 수 있으므로 표준 강체 링크 로봇이 작동할 [2]수 없는 좁은 공간 및 복잡한 환경에서 작업할 수 있습니다.특히 연속체 로봇을 구성 재료가 연속 접선 [3]벡터로 곡선을 형성하는 작동 가능한 구조로 정의할 수 있습니다.이것은 연속체 로봇과 뱀 팔 로봇 또는 초중복 조작자를 구분할 수 있는 기본적인 정의입니다. 단단한 링크와 조인트가 있으면 연속 접선 벡터를 사용하여 대략적인 곡선만 수행할 수 있습니다.

연속체 로봇의 디자인은 생물학적 트렁크, 뱀, 촉수를 닮는 것이 목적이기 때문에 생물학적으로 영감을 받았다.연속체 로봇의 몇 가지 개념은 상용화되었으며 의료 분야부터 해저 [1]탐사까지 다양한 응용 분야에서 찾아볼 수 있다.

분류

연속체 로봇은 구조와 [3]작동이라는 두 가지 주요 기준에 따라 분류될 수 있다.

구조.

연속체 로봇 설계의 주요 특징은 형태가 작동할 수 있는 백본이라는 이름의 연속 곡선 코어 구조의 존재이다.또한 백본은 준거해야 합니다.즉, 백본은 외부 [4]부하에 원활하게 대응할 수 있습니다.

연속체 조작기에 대해 선택된 설계 원리에 따라 다음을 구별할 수 있습니다.

  • 싱글 소켓: 이 연속체 조작기들은 작동/전송 요소가 실행될 수 있는 하나의 중앙 탄성 백본을 가지고 있습니다.
  • 다면체: 이 연속체 로봇들의 구조는 서로 평행하고 어떤 [5]식으로든 서로 구속된 두 개 이상의 탄성 요소를 가지고 있다.
  • 동심원 튜브: 백본은 [4]로봇 베이스에서 발생하는 작동에 따라 서로 자유롭게 회전하고 번역할 수 있는 동심원 튜브로 구성됩니다.

동작

연속체 조작기의 작동 전략은 작동 발생 위치에 따라 외인성 또는 내인성 작동으로 구분할 수 있다.

  • 외부 작동: 작동은 로봇의 주요 구조 외부에서 발생하며 힘은 기계적 전송을 통해 전달됩니다. 이러한 기술에는 케이블/프로세서 구동 액추에이터와 멀티프로세서 전략이 있습니다.
  • 고유 작동: 작동 메커니즘은 로봇 구조 내에서 작동합니다. 이러한 전략에는 공압 또는 유압[7] 챔버와 형상 기억 [8]효과가 포함됩니다[6].

이점

연속체 로봇의 특정 설계는 강체 연결 로봇과 관련하여 몇 가지 이점을 제공합니다.우선, 앞서 말한 바와 같이 연속체 로봇은 높은 수준의 민첩성, 적응성 및 유연성을 필요로 하는 환경에서 더 쉽게 작동할 수 있습니다.또한, 구조가 단순하기 때문에 연속체 로봇은 소형화되기 쉽습니다.연속체 로봇의 등장은 또한 연성 연속체 조작기를 개발할 수 있는 길을 열어주었다.이러한 연속체 조작기는 유연성이 높고 주변 환경에 따라 적응 및 변형될 수 있는 고준수 재료로 제작됩니다.이 재료의 "부드러움"은 인간과 로봇 [9]간의 상호작용에서 더 높은 안전성을 부여합니다.

단점들

연속체 로봇의 특정한 디자인은 또한 많은 도전들을 야기한다.연속체 로봇을 올바르고 안전하게 사용하기 위해서는 정확한 힘과 형태 감지 시스템을 갖추는 것이 중요하다.전통적으로, 이것은 연속체 로봇의 일부 애플리케이션(예: 최소 침습 수술)에 적합하지 않은 카메라를 사용하거나 환경에 자석 물체가 있어 방해받는 전자파 센서를 사용한다.이 문제를 해결하기 위해 지난 몇 년간 광섬유-브래그 그레이팅 센서가 가능한 대안으로 제안되어 유망한 결과를 [10][11]보여 왔다.또한 강체 연결 로봇의 기계적 특성은 완전히 이해되지만 연속체 로봇의 행동과 특성에 대한 이해는 여전히 연구와 [2]논쟁의 대상이라는 점에 유의해야 한다.이것은 이러한 종류의 로봇에 대한 정확한 모델과 제어 알고리즘을 개발하는 데 새로운 과제를 제기합니다.

모델링

연속체 로봇의 모양을 예측할 수 있는 정확한 모델을 만들면 로봇의 [12]모양을 적절하게 제어할 수 있습니다.모델 연속체 로봇에는 세 가지 주요 접근법이 있습니다.

  • 우주 정거장 이론: 이 접근법은 어떠한 가정도 받지 않기 때문에 연속체 로봇의 정적인 것에 대한 정확한 해결책입니다.로봇의 위치, 방향, 내력 및 토크 사이의 일련의 평형 방정식을 해결합니다.이 방법은 수치적으로 풀어야 하므로 복잡성이 [12][13]높기 때문에 계산 비용이 많이 듭니다.
  • 일정한 곡률: 이 기술은 백본이 일정한 곡률을 가진 호로 근사될 수 있는 일련의 상호 접선 섹션으로 구성된다고 가정합니다.이 접근방식은 구간상수곡선이라고도 합니다.이 전제는 백본의 세그먼트 전체 또는 그 [14]서브세그먼트에 적용할 수 있습니다.이 모델은 유망한 결과를 보여주었지만, 백본의 세그먼트/서브세그먼트가 일정한 곡률 가정을 준수하지 않을 수 있으므로 모델의 동작이 로봇의 동작을 완전히 반영하지 않을 수 있다는 점을 고려해야 한다.
  • 강체 링크 모델: 이 접근 방식은 연속체 로봇이 강체 링크와 함께 작은 세그먼트로 분할될 수 있다는 가정에 기초합니다.세그먼트 수가 너무 낮으면 모델이 연속체 로봇처럼 거의 동작하지 않는 반면 세그먼트 수가 증가하면 변수의 수가 증가하므로 복잡성이 증가하기 때문에 이는 강력한 가정입니다.이러한 제한에도 불구하고, 강성 링크 모델링은 강성 링크 로봇으로 잘 알려진 표준 제어 기술을 사용할 수 있게 합니다.이 모델은 형상 및 힘 감지와 결합하여 부정확성을 완화하고 유망한 [15]결과를 가져올 수 있다는 것이 입증되었습니다.

센싱

정확한 제어 알고리즘을 개발하기 위해서는 제시된 모델링 기법을 실시간 형상 감지와 함께 보완할 필요가 있다.현재 사용할 수 있는 옵션은 다음과 같습니다.

  • 전자파(EM) 감지: 자기장 발생기와 자기장 [16]센서 간의 상호 유도 덕분에 형상이 재구성됩니다.가장 일반적인 외부 전자파 추적 시스템은 시판되는 NDI Aurora입니다. 로봇에 소형 센서를 장착하고 외부에서 생성된 자기장에서 위치를 추적할 수 있습니다.이 방법의 타당성은 광범위하게 [17][18]평가되었지만, 치수가 자기장에 따라 달라지는 제한된 작업 공간으로 인해 성능이 저해된다.또 다른 대안은 자기 센서를 홀 효과 [19][20]센서와 결합하여 연속체 로봇 내부에 센서를 내장하는 것입니다. 즉, 자기장은 로봇의 변형을 추정하기 위해 홀 효과 센서 수준에서 측정됩니다.그러나 센서와 자석 간의 크로스톡으로 인해 머니퓰레이터의 굽힘이 높을수록 추정 오차가 커지는 것으로 확인되었습니다.
  • 광감지: 광섬유에 내장된 광섬유 격자 센서를 연속체 로봇의 백본에 삽입하여 형태를 추정할 수 있습니다. 이러한 센서는 변형률에 따라 입력 광스펙트럼의 작은 범위만 반사할 수 있습니다. 따라서 각 센서의 변형률을 측정하여 r의 형태를 얻을 수 있습니다.오봇. 이런 종류의 센서는 아무리 비싸더라도 과도한 스트레인 발생 시 파손되기 쉬우며, 이는 높은 굴절을 수행할 수 있는 로봇에서 발생할 수 있다.

제어 전략

제어 전략은 정적 및 동적에서 구분할 수 있습니다. 첫 번째 전략은 정상 상태 가정에 기초하며, 후자는 연속체 로봇의 동적 거동을 고려합니다.또한 로봇 모델에 따라 달라지는 모델 기반 컨트롤러와 데이터를 [21]통해 로봇의 동작을 학습하는 모델 없는 컨트롤러를 구분할 수 있습니다.

  • 모델 기반 정적 제어기: 위에 제시된 모델링 접근법 중 하나에 의존합니다. 모델이 정의되면 원하는 작동기 또는 구성 공간 변수를 얻기 위해 운동학을 반전해야 합니다.여기에는 미분 역운동학, 직접 반전 또는 최적화와 같은 여러 가지 방법이 있습니다.
  • 모델 없는 정적 제어기: 이러한 접근법은 기계 학습 기술(예: 회귀 방법 및 신경 네트워크)을 통해 수집된 데이터에서 연속체 로봇의 역운동학적 또는 직접 운동학적 표현을 직접 학습하며, 데이터 중심 방법이라고도 한다.이들 컨트롤러는 연속체 로봇의 정확한 모델을 확립할 필요가 없다는 장점이 있지만 모델 기반 컨트롤러보다 성능이 떨어진다.
  • 모델 기반 동적 컨트롤러: 키네마틱 모델의 공식화 및 연관된 동적 공식화가 필요합니다.높은 연산력과 고차원 감각 피드백이 필요하기 때문에 2021년 현재 초기 단계이다.계산 능력과 감지 능력이 향상되면 정확성과 함께 시간과 비용도 관련이 있는 연속체 로봇의 산업 애플리케이션에 매우 중요할 수 있다.
  • 모델이 필요 없는 다이내믹 컨트롤러: 아직 비교적 미개척 접근법입니다.연속체 로봇의 동적 동작을 학습하기 위해 기계 학습 기술을 제안하는 일부 연구가 제시되었지만, 높은 훈련 시간과 기계 학습 모델의 불안정성으로 인해 성능이 제한된다.

모델 프리 컨트롤러와 모델 베이스 컨트롤러를 조합한 하이브리드 접근법도 유효한 대안을 제시할 수 있습니다.

적용들

연속체 로봇은 다양한 분야에 적용되어 왔다.

의료의

연속체 로봇은 의학 분야, 특히 최소 침습 [2]수술에 널리 적용되어 왔다.예를 들어, Ion by insective는 최소 침습성 말초 폐 조직검사를 위한 로봇 지원 내막 플랫폼으로, 표준 기기로 도달할 수 없는 폐 주변 영역에 위치한 결절에 도달할 수 있습니다. 이를 통해 암의 조기 진단을 수행할 수 있습니다.

위험한 장소

연속체 로봇은 위험하고 적대적인 환경에서 작업을 완료할 수 있는 가능성을 제공합니다.예를 들어, 연속체 사지를 가진 네 발 달린 로봇이 개발되었습니다: 그것은 걷고, 기어다니고, 힘겹게 팔 전체를 움켜쥐고,[22] 어려운 장애물을 해결합니다.

공간

NASA는 Tendril이라는 이름의 연속체 조작기를 개발했는데, 이것은 크레바스와 보온 담요 아래까지 확장되어 기존의 [23]방법으로는 접근할 수 없는 지역에 접근할 수 있다.

해저

아마데우스 프로젝트는 쥐기와 조작 작업을 위한 능숙한 수중 로봇을 개발했고, FLAPS 프로젝트는 물고기 [24]수영의 메커니즘을 복제하는 추진 시스템을 만들었다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ a b Kumar Singh, Puneet; Krishna, C. Murali (June 2014). "Continuum Arm Robotic Manipulator: A Review". Universal Journal of Mechanical Engineering. 2 (6): 193–198. doi:10.13189/ujme.2014.020603. ISSN 2332-3353.
  2. ^ a b c da Veiga, Tomas; Chandler, James H; Lloyd, Peter; Pittiglio, Giovanni; Wilkinson, Nathan J; Hoshiar, Ali K; Harris, Russell A; Valdastri, Pietro (2020-08-03). "Challenges of continuum robots in clinical context: a review". Progress in Biomedical Engineering. 2 (3): 032003. doi:10.1088/2516-1091/ab9f41. ISSN 2516-1091. S2CID 225400772.
  3. ^ a b Burgner-Kahrs, Jessica; Rucker, D. Caleb; Choset, Howie (December 2015). "Continuum Robots for Medical Applications: A Survey". IEEE Transactions on Robotics. 31 (6): 1261–1280. doi:10.1109/TRO.2015.2489500. ISSN 1552-3098. S2CID 9660483.
  4. ^ a b Walker, Ian D. (2013-07-16). "Continuous Backbone "Continuum" Robot Manipulators". ISRN Robotics. 2013: 1–19. doi:10.5402/2013/726506. Retrieved 2021-06-16.
  5. ^ Bajo, Andrea; Simaan, Nabil (April 2016). "Hybrid motion/force control of multi-backbone continuum robots". The International Journal of Robotics Research. 35 (4): 422–434. doi:10.1177/0278364915584806. ISSN 0278-3649. S2CID 206500774.
  6. ^ Chen, Gang; Pham, Minh Tu; Redarce, Tanneguy (2008), Lee, Sukhan; Suh, Il Hong; Kim, Mun Sang (eds.), "A Guidance Control Strategy for Semi-autonomous Colonoscopy Using a Continuum Robot", Recent Progress in Robotics: Viable Robotic Service to Human: An Edition of the Selected Papers from the 13th International Conference on Advanced Robotics, Lecture Notes in Control and Information Sciences, Berlin, Heidelberg: Springer, pp. 63–78, doi:10.1007/978-3-540-76729-9_6, ISBN 978-3-540-76729-9
  7. ^ Ikuta, K.; Ichikawa, H.; Suzuki, K.; Yajima, D. (2006). "Multi-degree of freedom hydraulic pressure driven safety active catheter". Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006. Orlando, FL, USA: IEEE: 4161–4166. doi:10.1109/ROBOT.2006.1642342. ISBN 978-0-7803-9505-3. S2CID 1646994.
  8. ^ Jayender, J.; Patel, R.V.; Nikumb, S. (2009-09-01). "Robot-assisted Active Catheter Insertion: Algorithms and Experiments". The International Journal of Robotics Research. 28 (9): 1101–1117. doi:10.1177/0278364909103785. ISSN 0278-3649. S2CID 206500027.
  9. ^ Rus, Daniela; Tolley, Michael T. (May 2015). "Design, fabrication and control of soft robots". Nature. 521 (7553): 467–475. Bibcode:2015Natur.521..467R. doi:10.1038/nature14543. hdl:1721.1/100772. ISSN 1476-4687. PMID 26017446. S2CID 217952627.
  10. ^ Roesthuis, Roy J.; Janssen, Sander; Misra, Sarthak (November 2013). "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. Tokyo: IEEE: 2545–2551. doi:10.1109/IROS.2013.6696715. ISBN 978-1-4673-6358-7. S2CID 13551100.
  11. ^ Ryu, Seok Chang; Dupont, Pierre E. (May 2014). "FBG-based shape sensing tubes for continuum robots". 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Hong Kong, China: IEEE: 3531–3537. doi:10.1109/ICRA.2014.6907368. ISBN 978-1-4799-3685-4. S2CID 15064329.
  12. ^ a b Jones, Bryan A.; Gray, Ricky L.; Turlapati, Krishna (October 2009). "Three dimensional statics for continuum robotics". 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. St. Louis, MO, USA: IEEE: 2659–2664. doi:10.1109/IROS.2009.5354199. ISBN 978-1-4244-3803-7. S2CID 17031584.
  13. ^ Ghafoori, Morteza; Keymasi Khalaji, Ali (2020-12-01). "Modeling and experimental analysis of a multi-rod parallel continuum robot using the Cosserat theory". Robotics and Autonomous Systems. 134: 103650. doi:10.1016/j.robot.2020.103650. ISSN 0921-8890. S2CID 225025768.
  14. ^ Rao, Priyanka; Peyron, Quentin; Lilge, Sven; Burgner-Kahrs, Jessica (2021). "How to Model Tendon-Driven Continuum Robots and Benchmark Modelling Performance". Frontiers in Robotics and AI. 7: 630245. doi:10.3389/frobt.2020.630245. ISSN 2296-9144. PMC 7885639. PMID 33604355.
  15. ^ Roesthuis, Roy J.; Misra, Sarthak (April 2016). "Steering of Multisegment Continuum Manipulators Using Rigid-Link Modeling and FBG-Based Shape Sensing". IEEE Transactions on Robotics. 32 (2): 372–382. doi:10.1109/TRO.2016.2527047. ISSN 1552-3098. S2CID 17902850.
  16. ^ Shi, Chaoyang; Luo, Xiongbiao; Qi, Peng; Li, Tianliang; Song, Shuang; Najdovski, Zoran; Fukuda, Toshio; Ren, Hongliang (August 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.
  17. ^ Dore, Alessio; Smoljkic, Gabrijel; Poorten, Emmanuel Vander; Sette, Mauro; Sloten, Jos Vander; Yang, Guang-Zhong (October 2012). "Catheter navigation based on probabilistic fusion of electromagnetic tracking and physically-based simulation". 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Vilamoura-Algarve, Portugal: IEEE: 3806–3811. doi:10.1109/IROS.2012.6386139. ISBN 978-1-4673-1736-8. S2CID 17183408.
  18. ^ Xu, Ran; Asadian, Ali; Naidu, Anish S.; Patel, Rajni V. (May 2013). "Position control of concentric-tube continuum robots using a modified Jacobian-based approach". 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Karlsruhe, Germany: IEEE: 5813–5818. doi:10.1109/ICRA.2013.6631413. ISBN 978-1-4673-5643-5. S2CID 580594.
  19. ^ Guo, Hao; Ju, Feng; Cao, Yanfei; Qi, Fei; Bai, Dongming; Wang, Yaoyao; Chen, Bai (2019-01-01). "Continuum robot shape estimation using permanent magnets and magnetic sensors". Sensors and Actuators A: Physical. 285: 519–530. doi:10.1016/j.sna.2018.11.030. ISSN 0924-4247. S2CID 117531270.
  20. ^ Ozel, Selim; Skorina, Erik H.; Luo, Ming; Tao, Weijia; Chen, Fuchen; Yixiao Pan; Onal, Cagdas D. (May 2016). "A composite soft bending actuation module with integrated curvature sensing". 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Stockholm, Sweden: IEEE: 4963–4968. doi:10.1109/ICRA.2016.7487703. ISBN 978-1-4673-8026-3. S2CID 6366153.
  21. ^ George Thuruthel, Thomas; Ansari, Yasmin; Falotico, Egidio; Laschi, Cecilia (April 2018). "Control Strategies for Soft Robotic Manipulators: A Survey". Soft Robotics. 5 (2): 149–163. doi:10.1089/soro.2017.0007. ISSN 2169-5172. PMID 29297756.
  22. ^ Godage, Isuru S.; Nanayakkara, Thrishantha; Caldwell, Darwin G. (October 2012). "Locomotion with continuum limbs". 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Vilamoura-Algarve, Portugal: IEEE: 293–298. doi:10.1109/IROS.2012.6385810. ISBN 978-1-4673-1736-8. S2CID 11689025.
  23. ^ Buckingham, Rob; Graham, Andrew (2003-09-08). "Snake-Arm Robots – A New Tool for the Aerospace Industry". SAE Technical Paper Series. Warrendale, PA: SAE International. 1. doi:10.4271/2003-01-2952.
  24. ^ Davies, J.B.C.; Lane, D.M.; Robinson, G.C.; O'Brien, D.J.; Pickett, M.; Sfakiotakis, M.; Deacon, B. (1998). "Subsea applications of continuum robots". Proceedings of 1998 International Symposium on Underwater Technology. Tokyo, Japan: IEEE: 363–369. doi:10.1109/UT.1998.670127. ISBN 978-0-7803-4273-6. S2CID 111200462.

외부 링크