仪器仪表学报

作者：齐飞，刘先军，葛奕玮，孙露，郑宏儒

单位：齐飞,常州大学机械与轨道交通学院常州213000,qifei224@cczu.edu.cn,刘先军,常州大学机械与轨道交通学院常州213000,,葛奕玮,常州大学机械与轨道交通学院常州213000,,孙露,常州大学机械与轨道交通学院常州213000,,郑宏儒,常州大学机械与轨道交通学院常州213000,

关键词：连续体机器人;形状感知;分段多项式曲率模型;IMU

基金：国家自然科学基金项目（52305092）资助

连续体机器人由于其运动建模误差大、形状复杂多变且易受外界动态干扰等影响，控制精度低，安全性差，难以满足复杂狭小环境中的精准操作和环境安全交互需求。为此，提出了一种基于惯性传感器(IMU)与分段多项式曲率模型(PPC)的连续体机器人形状自感知方法，实现对其三维弯曲形状的检测和重构。首先，设计了一种由多个IMU布局的连续体机器人形状检测系统，并基于分段多项式曲率模型进行运动学建模分析，实现对连续体非均匀弯曲形变的精确描述。为实现对机器人弯曲形态和末端位置的检测，提出了一种基于PPC模型和IMU数据融合的连续体机器人形状自感知方法，通过有限个姿态观测点来求解连续体每段弯曲曲率的模态系数，从而重建其完整三维形态。最后搭建了连续体机器人形状检测实验平台并通过理论仿真和多组实验进行验证，结果表明：所提出的形状检测方法在不同弯曲角度和负载条件下表现良好，整体形状重构平均误差约为2.5mm，负载工况下的平均偏差不超过3mm。此外，动态弯曲实验进一步验证了该方法在连续运动过程中具有良好的实时性与形状跟踪能力，末端位置平均误差约为2.57mm。由此验证了所建运动模型和所提形状检测方法的有效性和正确性，为连续体机器人在受限环境中的精确操作与闭环控制提供可靠的形状感知基础。

来源：2025年第12期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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