可以进入密闭空间的连续体机械臂在侵入性手术、搜索、救援以及检查等多个领域都发挥着重要作用。然而，由于大多数连续体机械臂的延伸机制以来于弹性变形或折叠机构，因此其延伸和弯曲范围常常受到限制。

前不久，由日本九州大学机械工程系控制工程实验室、东京大学前沿科学研究生院和卡迪夫大学工程学院的研究人员组成的研究团队受啄木鸟延伸和弯曲长舌头捕捉树洞中昆虫的启发，提出了一种新颖的延伸机构，并据此设计、制造、测试了一种具有啄木鸟相似延伸结构、基于IMU力传感齿轮杆驱动的连续体机器人。该连续体机器人可以通过前后移动机器人的身体将机器人的有效长度从几乎为零改变为任意长度，最大延伸距离可达450毫米，最小弯曲半径可达125毫米。

啄木鸟可把舌头盘在头骨里

众所周知，达·芬奇留下了大量的笔记手稿。其内容涉及绘画、植物、地理、建筑、人体、解剖等众多学科，内容之宽泛，足可见达·芬奇涉猎之广博。达芬奇的笔记中留下了一句：要了解啄木鸟的舌头的结构，到底是出于什么让达芬奇对其念念不忘。

啄木鸟被称为树的“医生”，它带着一系列短勾的细长舌头能够插入树干，勾出害虫。一对啄木鸟可控制并消灭周围几十亩地的森林害虫，对于保护树木健康生长起到了不可或缺的重要作用。啄木鸟拥有很长且布满刺毛的舌头，大多数啄木鸟会将舌头伸进啄出来的洞孔中，把虫子抓出来。啄木鸟的舌头构造非常奇特，大多数动物（比如我们人类）的舌头主要是由肌肉组成的，而啄木鸟的舌头中有舌骨，舌骨贯穿整个舌头。

啄木鸟的舌头可以伸出超过喙长三倍的距离，在不使用的时候，它的舌头会是以怎么样的状态藏于嘴中。同时，在不使用的时候，舌头会缩回到头部，它像软骨一样的结构穿过下颌，环绕过鸟的头部，然后再向下弯曲，进入鼻孔中固定。在一些种类的啄木鸟中，它们的舌头从鸟喙开始，一直伸入脑袋，绕了一圈之后直达它们的鼻腔！这种特殊的带骨舌头在啄木过程中受到高强度撞击时，能够保护头骨不受伤害，就好像一个内置的防撞头盔。

这样细长的舌头除了方便啄木鸟能够从树中挖出虫子，还可以保护啄木鸟的大脑。当鸟喙不停地撞击树皮时，它的头部承受的冲击力相当于致人死亡强度的十倍。但是，它奇特的舌头和支持结构相当于为大脑提供了一个非常完美的“安全带”，起到了缓冲作用，使大脑免受冲击。

借鉴啄木鸟舌头结构

一般来说，常见的连续体机器人主要有气动/液压、线驱动、杆驱动几种延伸结构。

气动或液压连续体机器人通过将三个或更多平行室组合起来实现驱动，主要依靠腔室的充气程度来控制机器人进行伸展和弯曲，但其伸展的最小/最大长度均取决于未加压/加压室的长度。

线驱动连续体机器人主要由弹簧或折纸等可拉伸骨架这一简单结构组成，虽可以通过拉伸主干或同心管主干实现延伸，但弹簧或折纸由于其弹性材料和结构的原因，膨胀和收缩的速率收到限制。同心管骨架虽由于其不可拉伸的结构课提供高刚度，但其最大延伸距离取决于管直径。

杆驱动连续体机器人延伸结构独立于弹性变形或折叠结构，其驱动机构使用线性电机来移动平行排列的多个杆促进伸展和弯曲运动。但运动取决于杆的相对位置是无约束还是受约束。无约束类型有利于显着延伸，却由于杆之间缺乏形状约束可能导致意外的扭曲和非线性弯曲。约束型使用带通孔的圆盘通过弹簧连接，圆盘提供的约束有利于大的线性弯曲，然其弹簧的恢复力限制了延伸，圆盘之间的距离亦随着机器人的伸展而增加、约束减少。

啄木鸟舌头是能够伸展和弯曲的优秀机械结构。啄木鸟的舌头由舌骨以及肌肉和软组织等相关的结缔组织组成。从上喙鼻孔开始穿过头骨顶部并围绕背部的舌骨可支撑并允许舌头伸展。当放松的舌骨周围的肌肉收缩时，舌骨紧紧地包裹着头骨，使其后端向前滑动。后端不直接附着在头骨上，可以滑动很长的距离，使舌头可以延伸到喙的三倍远。这种滑动结构应用于可伸展连续体机器人有两个优点。一是获得较大的伸展距离，二是保持各舌骨之间的距离恒定。

研究团队通过将约束盘视为舌骨来重现啄木鸟舌头的操作机制。下图显示了研究团队所提出的机器人，该机器人主干由具有三个直流电机的电机单元的组成。受啄木鸟启发的脊柱并不直接连接到机器人的底座上，这在保持恒定的圆盘距离的同时可以实现较大延伸。

试验验证扩展机制优势

为了直观展示其所提出的扩展机制的优点，研究团队进行了模拟验证实验和力测定实验两个测试。

在PCC模拟验证实验中，研究团队将连续体机器人相对于地板水平放置，使其在重力影响下自然变形，并假定了两个条件：（1）连续体机器人被卸载并在重力作用下变形，（2）250g重物被附加到连续体机器人尖端。对于每种情况，IMU传感器和运动捕捉数据都会记录10次。每次测量之前，连续体机器人都会受到干扰并返回到位置。IMU传感器数据用于在PCC假设下将连续体机器人建模为两条弧。

基于IMU的PCC模型和运动捕捉标记的比较如上图所示。结果已在XZ平面中显示，因为连续体机器人仅在XZ平面中变形。估算的PCC模型的平均值由黑色虚线显示，预测带由蓝色显示。动作捕捉标记以橙色标记显示。从结果来看，基于 IMU 的 PCC 模型预测连续体机器人的形状，条件（1）的长度最大误差为 1.4%，条件（2）的长度最大误差为 3.8%。结果表明，基于IMU的多段 PCC 模型可用于在外部影响下以良好的精度估计连续机械手的形状。

在力测定实验中，当连续体机器人相对于地板水平放置时，它在重力的影响下会自然变形。连续体机器人在机器人的底座上有一个IMU传感器，在沿机器人长度的圆盘上有两个IMU传感器。这些IMU传感器的方向角用于使用两段PCC模型来估计连续体的形状。使用工业机器人 (UR5e) 将连续体机器人的尖端推离方向约100 mmψtip。连续体机器人尖端有一个半球形附件，以确保与工业机器人顺利接触。带有力传感器的工业机器人估计推力ftip基于连续体机器人的反作用力。

研究团队准备了四种不同形状的连续体机器人版本，案例1-3用作训练数据，案例4用作测试数据。对于训练数据，力的大小ftip改变方向的同时被记录了3次ψtip。测试和训练数据的差异用于评估未训练条件下GP回归的准确性。

结果显示，连续体机器人在初始状态下的PCC参数平均值为 [0.004 mm- 1,10°]。当连续体机器人变形时，数据点随着尖端力的增加而径向向外移动，最大力为 8.2 N。尖端力根据连续体机器人的变形方向表现出显着的变化，这表明机器人的刚度根据变形方向发生变化。

以上实验证明研究团队能够以4.8%-11.1% 的错误率确定力的大小和方向，即使机器人的长度在训练数据和测试数据之间变化时也是如此。该方法的无限制扩展能力有可能增加连续体机器人的应用前景。

文章来源： 机器人大讲堂，锦鲤戏软纱，小希茶话馆