软体蠕动机器人系统之研究

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1、摘要通过千百万年的自然演化，优化选择，生物体获得了高效的运动能力和对特定环境的高度适应性和相当的智能。发展具备相应类生物能力的仿生机器人，一直是机器人领域追求的目标。但是由于生物系统的高度复杂性和超集成度，即使模拟最简单的单细胞生物，现代技术仍然难以实现。因此，我们必须在仿生和现代技术的限制之间取得某种折中。本论文中，我们首先对在自然环境中具有高度适应性(主要是半颗粒的柔软的环境下)的低等生物的多种运动形式，进行了对比研究。以简单的蠕动方式(如蚯蚓运动)获得高效运动的低等生物广泛存在于全球各地，说明这种运动方式具有良好的环

2、境适应能力；其运动形式相对于骨架结构生物的运动方式而言要简单得多，主要依靠各体节顺序的、简单的伸缩运动而获得高效的运动能力；其生物模型的结构为典型的模块化结构，易于工程实现。因此，我们将蠕动方式(蚯蚓运动)作为本研究的模拟对象。传统蠕动机器人系统的研究，始于上个世纪90年代，采用多节刚性模块化的结构，每个模块装备能够左右转动的马达，控制马达的转动形成波动的传导，模拟生物身体运动波的方式，从而获得运动能力。然而，生物蠕动系统的高度环境适应能力，显然和它们静态压力式的、柔软身体构造有密切的关系。还有，传统的蠕动系统，在其缩小其

3、尺寸上面存有巨大的障碍。因此，本研究着眼于运用柔性的材料，构建全新的软体微型蠕动机器人系统。以I匠蚓为软体微型机器人的生物模型。模拟生物蚯蚓的运动不仅仅局限于模拟其运动机制，我们应该同时考虑模拟其外体和本体的感知能力以及神经控制机制。在生物模型中，运动结构、感知系统和神经控制，是紧密结合、和谐融合的。正是得益于自然界演化过程而获得的高度优化、高度集成的系统，生物才具备如此令人惊叹的适应性和智能。灵活的结构设计，合适的执行器和传感器的选择、制备以及集成技术，是微型仿生机器人获得相应的运动能力、感知能力和控制能力的关键。本论文

4、中，我们运用仿生学方法，充分利用生物模型提供的灵感，成功实现了相应的类蚯蚓运动机制。同时我们发展了类生物的集成技术(成型一植入一在成型，MER)，将稳定的、高灵敏度并且高度柔性的聚合物压电感应膜(PvDF)，紧密地集成到微型蠕动机器人的每个运动模块中，成功构建了软体的、由4个模块构成的智能蠕动机器人模型。实验的结果表明，该软体微型蠕动机器人的运动频率和运动速度接近生物类同物(蚯蚓)；同时，它具备感知外来的触碰信号(外体感知)和微型仿生机器人内在的运动状态(本体感知)的能力。从而为机器人今后的仿生控制(cPGs—cen仃al

5、Pa呛mGenemtors·提供运动类型修正提供依据)，提高机器人的环境自适应性和运动效率提供了基础。这一微型软体蠕动机器人，构成了一个验证生物模型的平台。从而，让我们能够进一步了解生物蚯蚓的运动机制，更多了解其生物感知和控制原理，从而最后实现高效的、具备环境自适应能力和一定智能的仿生机器人系统。ⅡAbs昀ctAbstract111eevoluti叽arypmcessoverhundredsofIIlillionsofyearshasendowedt王le幽als聃柚啦Ihe街ciencyoflocomotion，adap

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