仪器仪表学报

作者：许立松，马国梁，邹文成，郭 健，于 睿

单位：许立松,1. 南京理工大学自动化学院,,马国梁,2. 南京理工大学能源与动力工程学院,,邹文成,1. 南京理工大学自动化学院,,郭 健,1. 南京理工大学自动化学院,,于 睿,1. 南京理工大学自动化学院,

关键词：连续体机械臂;形态估计;分布式多IMU;B样条曲线;误差状态卡尔曼滤波

基金：江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(24)1023)、中央高校基本科研业务费专项(2024301002)资助

中心杆构型的连续体机械臂,主干是一根连续介质杆,缺少传统机械臂的关节结构,因此形态反馈一直是难以解决的问题。目前,基于多IMU的形态测量方法大多依赖分段常曲率假设,但这种假设在机械臂受到外部负载作用时无法满足,从而影响形态估计的准确性。为了解决这一问题,提出了一种基于切向量拟合的连续体机械臂多IMU形态估计算法。该算法基于Cosserat杆理论对连续体机械臂进行数学建模,能够更准确地描述其变形行为。通过误差状态卡尔曼滤波对多个测量位置的形态进行估计,并求解出每个位置的切向量。接下来,采用B样条方法对各个位置离散的切向量进行拟合,获取以弧长为自变量的切向量函数。最后,通过对连续变化的切向量函数进行积分,完成形态估计。实验表明,该算法在动态轨迹和静态负载下均能实现高精度的形态估计,尤其在负载引起的形态变化较为显著时,算法表现出较强的鲁棒性和稳定性。与传统的基于分段常曲率假设的方法相比,所提算法在末端位置的定位精度和形态重构的准确性方面都有显著提升。在负载较大的情况下,形态估计误差相比现有方法降低了50%以上,证明了其在复杂应用场景中的优越性。

来源：2025年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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