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《机器人》2024年第6期已经刊出，点击识别“二维码”可查看全文，也可以登录期刊官方网站 http://robot.sia.cn 浏览。
基于B样条的连续时间轨迹状态估计研究综述
通信作者：刘勇 浙江大学
摘要：多源数据融合是近年来状态估计技术的一大发展趋势，提高了状态估计的精度和鲁棒性。然而多传感器带来了许多新问题，如高频异频异步数据的时间域关联、传感器外参的准确标定、持续采集型传感器的数据畸变校正、异构传感器数据的融合等。连续时间轨迹方法在克服这些问题上具有天然的优势。本文对基于B样条的连续时间轨迹状态估计研究进行了综述。首先介绍基于B样条的连续时间轨迹状态估计理论，其次对离线标定和在线里程计的不同应用进行了分类梳理，最后展望了未来的研究发展方向。
引用信息：吕佳俊, 郎晓磊, 李宝润, 刘勇. 基于B样条的连续时间轨迹状态估计研究综述[J]. 机器人, 2024, 46(6): 743-752.
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01
“工”字变体旋翼飞行器动态重构运动分析与姿态控制
通信作者：王续乔 中国民航大学
摘要：目前的串联式变体旋翼飞行器可应对受限空间下的运动要求，但通常存在高通过性构形稳定飞行控制不易和变体过程中重心时变带来的控制不平顺的问题。为此，本文提出了一种“工”字可变构形倾转旋翼飞行器。机体采用分段式旋绕结构，在以两端机臂绕中心机体旋转达成串联式高通过性构形的同时解决重心不在本体的困扰。在机体飞行控制方式分析和运动模型构建的基础上，提出了基于运动特性值的动态PID（比例－积分－微分）控制方法及分配策略。对高通过性构形下的运动姿态控制响应能力、重构过程中的控制稳定性进行了实验论证。实际飞行实验结果显示，高通过性构形下各轴姿态角的最大跟踪误差不超过4°，跟踪响应时长不超过0.15 s，最大可通过尺寸可缩减至一般飞行构态的44.2%；构形重构过程中，各轴姿态角误差能够被控制在±2.3°以内。上述高通过性构形飞行体现了良好的运动响应特性，过渡构形下的控制响应整体平顺。总体来看，飞行器具备良好的连续穿越飞行运动能力。
引用信息：王续乔, 郭达, 赵昌丽, 李靖民, 朱庆波. “工”字变体旋翼飞行器动态重构运动分析与姿态控制[J]. 机器人, 2024, 46(6): 641-651.
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02
一种基于蜂巢结构的颗粒阻塞变刚度软体手指
通信作者：朱姿娜 上海工程技术大学
摘要：针对目前软体手指驱动能力差、负载能力小、颗粒阻塞结构中颗粒流动性会造成结构形状不确定的缺点，提出了一种基于颗粒阻塞的变刚度软体手指。首先，根据颗粒阻塞与蜂巢状支撑结构的特点，设计了具有气动网格驱动器和变刚度结构的软体手指，利用超弹性材料的恒定体积原理和Ogden超弹性理论建立驱动器的数学模型；根据颗粒阻塞结构中球形粒子的堆积和接触特点，建立变刚度结构的理论模型。接着对影响驱动器弯曲角度的结构参数进行有限元分析，得到手指的优化结构；最后利用3D打印技术制作浇注模具进行软体手指的制备，并搭建了手指特性测试及三指软体抓手抓取性能测试实验平台。对软体手指的弯曲性能、变刚度性能进行了实验测试，发现在30 kPa的驱动气压下最大偏转角度为153.2°，在-50 kPa的负压下刚度为0.1038 N/mm，较已有变刚度结构，性能有明显提升；抓取性能测试实验显示变刚度软体抓手具有良好的形状适应性和包裹能力。实验结果验证了手指的理论模型、弯曲性能、变刚度能力及抓取性能，本设计能较好地解决颗粒重组所带来的形状不确定问题。
引用信息：朱姿娜, 张宇鹏, 曾阳浩, 崔国华, 陈赛旋. 一种基于蜂巢结构的颗粒阻塞变刚度软体手指[J]. 机器人, 2024, 46(6): 652-662.
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03
稀疏奖励场景下基于适应性状态近似的多智能体强化学习
通信作者：方宝富 合肥工业大学
摘要：稀疏奖励是多智能体强化学习的主要挑战之一，现有算法难以在稀疏奖励场景下有效训练智能体团队，并且容易导致其探索效率低下。为解决此类问题，本文提出基于适应性状态近似的多智能体强化学习算法。受人类在奖励稀缺情况下学习的启发，通过考虑智能体状态之间的相似性，自适应地从经验池中获取近似状态，并将其添加到候选状态集，利用候选状态集中的探索信息促进策略训练。此外，算法还将该近似状态与当前局部状态之间的距离作为智能体的内在奖励，引导智能体在最大化联合状态动作值的同时更有效地探索未知环境，快速找到最优策略。实验结果表明，本文算法在不同稀疏奖励程度的多智能体追捕场景中表现优于现有强化学习方法，具备鲁棒性和有效性，能够加快智能体的学习速度。
引用信息： 方宝富, 余婷婷, 王浩, 王在俊. 稀疏奖励场景下基于适应性状态近似的多智能体强化学习[J]. 机器人, 2024, 46(6): 663-671,682.
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04
基于Preisach模型的微创手术器械钢丝绳驱动滞回特性分析与建模
通信作者：牛国君 浙江理工大学
摘要：微创手术中，在手术器械末端不安装传感器的条件下，系统仍需要得到末端准确的位置信息，以保证控制精度和医生手眼协调控制的一致性。为解决这一问题，本文基于改进Preisach模型的原理建立钢丝绳驱动手术器械传动模型，并采用多目标遗传算法NSGA-II（nondominated sorting genetic algorithm II）对模型的参数进行辨识，基于该模型对手术器械进行运动补偿。首先搭建微创手术器械钢丝绳驱动实验平台，其次采集电机传动信息与末端执行器运动信息，最后开展模型辨识和验证，得到模型的最大误差小于1°。为检验该算法的有效性，将该算法与线性回归、随机森林和神经网络方法进行对比，得出该算法综合指标最优，具有精度高、结果稳定、过拟合程度小等特点。
引用信息：牛国君, 朱姚俊. 基于Preisach模型的微创手术器械钢丝绳驱动滞回特性分析与建模[J]. 机器人, 2024, 46(6): 672-682.
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05
刚柔混合止血机械手的设计与分析
通信作者：王挺 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要：针对战场环境下无人化救援工作中伤员肢体快速止血问题，设计了一种可安装在救援机械臂末端的刚柔混合止血机械手。该机械手由止血气囊与刚性欠驱动夹爪组成，气囊的柔软特性使得机械手与伤员肢体之间的接触更加安全。在刚性结构的约束下，气囊充气后向中心膨胀，以包裹伤员出血肢体实现压迫止血功能。对机械手进行了运动学、静力学分析，并建立了气囊径向变形的有限元模型，得到气囊在工作状态下的边界轮廓以及接触宽度。同时，以人体四肢为对象建立了止血气囊挤压力的理论模型。此外，对实验样机进行人体上肢、下肢测试，实验结果表明该机械手具有可靠的夹持能力和止血能力，验证了其有效性。
引用信息：尚哲, 王挺, 邵士亮, 张凯. 刚柔混合止血机械手的设计与分析[J]. 机器人, 2024, 46(6): 683-691.
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06
基于织物的柔性可穿戴上肢运动辅助系统设计
通信作者：张道辉 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要：神经性肌肉疾病以及关节性疾病容易导致上肢功能的运动障碍，然而现有的可穿戴机器人体型笨重、成本高昂，难以满足日常生活中运动辅助的需求。为此，本文基于轻质柔性的织物开发了一种便携舒适的柔性可穿戴上肢运动辅助系统，用于肩部和肘部的运动辅助。首先，针对肩部和肘部关节的运动特性，设计了肩部外展驱动器和肘部弯曲驱动器，并建立了其理论分析模型。其中，受关节处的皮肤启发，肘部驱动器增加了波纹褶皱以减小机械阻力，同时通过曲率限制层适配关节曲率。然后，将驱动器集成到运动服上，开展了机械透明性与运动范围测试，并进行了负载实验与日常生活任务模拟。结果表明：该系统具有良好的机械透明性，且运动范围能满足日常需求；负载实验中，中三角肌、肱二头肌的激活水平分别降低52.2%和54.0%；在日常生活任务模拟中，在系统的协同运动辅助下各肌肉激活水平均有明显降低。该系统具备良好的柔顺性与便携性，基本可以达到机械透明并提供日常生活所需的运动辅助。
引用信息：魏浩, 张道辉, 谷亚伦, 李凯, 任书恒, 赵新刚. 基于织物的柔性可穿戴上肢运动辅助系统设计[J]. 机器人, 2024, 46(6): 692-702,712.
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07
SGPD：复杂环境下的稳定抓取位姿检测
通信作者：冷雨泉 南方科技大学
摘要：非结构化环境下，存在物体之间相互遮挡，物体类别、质量、形状信息无法精确获得等问题，给稳定抓取带来了巨大挑战。为此，本文提出了一种基于高斯聚类的稳定抓取位姿检测（SGPD）方法。该方法能够结合物体几何特性建立抓取点的采样分布函数，从而保证在物体中心处获得更多的采样点，解决现有抓取位姿检测方法中采样不合理导致抓取稳定性差的问题。并且，该方法利用卷积网络模型对候选位姿打分，得到抓取成功率最高的位姿并执行。此外，SGPD法使用迭代最近点配准方法对多帧点云进行融合，解决观测输入不完整导致候选位姿质量差的问题。综上，SGPD方法能够应对观测不全，物体类别、形状未知等挑战，并对新物体具有优异的泛化性。最后，本文在复杂场景下开展了针对未知物体的随机抓取实验，SGPD方法返回最优抓取位姿的概率为89.74%，抓取成功率为79.48%，优于现有研究中的随机采样方法。
引用信息：张会文, 苏贇, 刘玉旺, 赵新刚, 付成龙, 冷雨泉. SGPD：复杂环境下的稳定抓取位姿检测[J]. 机器人, 2024, 46(6): 703-712.
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08
基于地形和刚度自适应的四足机器人姿态控制
通信作者：李东方 福州大学
摘要：针对四足机器人在非结构化地形中难以稳定运动的问题，提出一种不依赖视觉的地形感知和刚度自适应控制方案。首先，采用卡尔曼滤波技术设计机器人状态观测器，对本体状态进行估计。然后，利用估计的本体状态设计一种地形感知控制器，以抑制机体在起伏环境中的高频抖动，从而提高抗干扰能力。而后结合阻抗理论设计刚度自适应控制器，并求解最优刚度变化律，提高姿态误差的收敛速度，增强机器人的动态稳定性。此外，引用李雅普诺夫理论分析系统稳定性。最后，仿真结果与实物样机实验结果表明，本文提出的方法显著增强了机器人的地形适应性和运动平滑性。
引用信息： 黄宴委, 李奕鋆, 李东方. 基于地形和刚度自适应的四足机器人姿态控制[J]. 机器人, 2024, 46(6): 713-724,731.
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09
基于分数阶导纳与逆动力学鲁棒控制的并联机器人人机协作
通信作者：徐志刚 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要：鉴于传统的串联机器人承载能力有限、精度不高，并联机器人的闭环结构增加了其动力学解算难度且响应速度较慢，都没法满足人机协作的要求，本文提出了一种分数阶导纳控制算法用于实现人机协作，同时提升控制系统的响应性能。设计了逆动力学鲁棒控制，以实现对未知交互力的鲁棒性。将所提的控制算法应用于经典的Stewart并联平台，并对并联平台的响应性能以及跟踪性能进行了多次实验与评估。结果表明，所述的方法使Stewart并联平台在负载任务最重的Z轴平移自由度上对未知交互力的响应速度平均提升51.16%，同时跟踪误差峰值平均降低了50.83%。
引用信息：孙德源, 王军义, 徐志刚, 鲍建文, 王志军, 刘慧芳. 基于分数阶导纳与逆动力学鲁棒控制的并联机器人人机协作[J]. 机器人, 2024, 46(6): 725-731.
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10
SUI-SLAM：一种面向室内动态环境的融合语义和不确定度的视觉SLAM方法
通信作者：马宗方 西安建筑科技大学
摘要：为解决动态环境中移动物体对视觉SLAM（同步定位和地图构建）系统的干扰，提出一种融合深度语义和不确定度的动态视觉SLAM算法SUI-SLAM。首先基于Mask R-CNN（区域卷积神经网络）的语义分割结果获得场景的动态先验信息。然后利用图像深度信息修正分割区域边缘，进一步区分动态环境的前景及背景特征点。最终利用语义分割结果、移动先验信息以及几何误差，计算特征点与3D地图点之间的关联不确定度，同时在相机位姿优化过程中加入正则化项用于提升定位的准确度和鲁棒性。为验证算法的有效性，在TUM动态数据集上进行了实验。结果表明，SUI-SLAM算法相比ORB-SLAM2算法，在室内高动态场景中的定位精度最高可提升98.41%；与其他最先进的动态SLAM算法相比，SUI-SLAM算法的位姿估计精度和鲁棒性均有一定程度的提升。
引用信息：张玮奇, 王嘉, 张琳, 马宗方. SUI-SLAM：一种面向室内动态环境的融合语义和不确定度的视觉SLAM方法[J]. 机器人, 2024, 46(6): 732-742.
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在线深度强化学习探索策略生成方法综述
通信作者：李石磊 海军工程大学
摘要：针对在线深度强化学习算法训练过程中的探索－利用难题，在对其概要介绍基础上，从探索策略与任务策略的关系角度入手，对单智能体在线深度强化学习算法中的探索策略生成方法进行分类综述。首先重点介绍了基于任务策略奖励空间与参数空间的探索策略生成方法，对在奖励空间中引入内在激励的探索方法进行了分类介绍并结合优缺点分析给出了相关研究进展；结合任务性能和多样性需求，对参数空间神经进化算法中的个体适应度函数表征方法进行了详细分析。随后，对动作空间探索和参数空间探索相结合的思路与方法进行了综述分析，并对高层任务目标空间和任务无关探索策略生成方法进行了介绍。最后，对探索策略安全约束处理方法进行了分类讨论，并给出了探索策略生成面临的难题与下一步研究方向。
引用信息：李石磊, 叶清, 袁志民, 陈云, 何涛, 付钰. 在线深度强化学习探索策略生成方法综述[J]. 机器人, 2024, 46(6): 753-768.
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