4月13日,南方科技大学机械与能源工程系仿生设计与学习实验室学生张柏越以第一作者的身份参加了robosoft 2021会议并在IEEE Xplore发表了一篇名为《具有本体感受传感的体积增强软致动器*》的会议论文,该论文提出体积度量具有作为优化软机器人工程性能的实用设计准则的潜力。
文章提出：图1的体积增强软驱动器(VESA)设计。(a)是VESA的爆炸图，其组件位于(c)和(d)。(b)演示嵌入式光纤。(c)中的销是旋转点。(d)表示执行器腔内空气管的连接和分布。这种空气管被设计用来同时控制多个VESAs。(e)显示软腔和刚性接头的安装和密封，显示空气和光纤路径。
软机器人通常使用仿生特性、轻质材料、流体增压作为驱动，以及各种几何形状来产生所需的运动。这些特征都指向一个共同的功能目标:从最小的初始状态开始，尽可能地提高执行器的性能。因此，基于以下假设，我们量化了图2所示的体积增强设计指标的目标:
•设计集中在一个单元上。
•初始状态(增压前)可以通过最小的简单几何结构来包裹，而不考虑其曲折的外部形状。
•每次只考虑从初始状态输出的一个方向。
在这些假设下，设计过程被简化为一些简单的目标:最大化输出性能和利用扩大单元的内部空间。体积增强设计指标遵循这些目标，并提出了三个增强，包括工作空间、输出和功能增强。
图4:两种VESA设计示意图及受压下VESA软体的广义理论模型。(a) VESA-L， (b) VESA-R， (c)为材料应力Fs 这是VESA的横截面图。(d)为一个卷积的力分析图。
实验是在带有固定板的气动系统上进行的，该系统将两个VESAs进行线性和旋转运动，如图5所示。VESA-L安装在一侧固定的滑块上，另一侧连接到一个力传感器(SIMBATOUCH SBT674)，该传感器也安装在滑块上，用一个锁固定其与另一端固定的相对距离。在每次实验中，传感器端被固定在一个选定的距离，然后执行器被加压到一个特定的输入。选择6个输入压力来记录图5(d)中传感器的闭塞力数据。在类似的过程中，我们为VESA-R设计了一个支架，在类似的设置下进行实验，在执行器中间的力传感器被扭矩传感器(LZ-NJY40)替换，角位移被记录，而不是线性的。
本文提出了一种体积增强设计策略，通过两种探索性设计产生线性和旋转运动，进一步利用软体内部的腔体引入具有本体感受能力的光学传感。我们的结果显示，在直线运动和旋转运动中，驱动器的最终性能都得到了合理的提高，验证了一种潜在的设计优化方法，使用体积指标来交叉比较除生物激励之外的软驱动器，为工程目的软驱动器的系统设计方法论打开门。
本文的局限性是进行了准静态实验，可以在更动态的环境下进一步研究，以验证其在机器人中的应用。在本文中，本体感觉模块并没有完全整合到执行器中，需要进一步的工程设计。该模型更适合于线性应变-应力材料，而超弹性软材料通常不是这样。本研究未来的工作意图是建立一个全功能的机器人系统，使用提出的软执行器与体积增强的非结构化传感和交互。
文章链接：https://doi.org/10.1109/LRA.2021.3072859
南科大宋超阳课题组简介
宋超阳，南方科技大学机械与能源工程系助理教授、计算机科学与工程系客座助理教授、博士研究生导师、深圳市海外高层次人才（孔雀计划），主要研究面向特种应用的软体机器人、机器人学习、设计科学、以及可重构机构学。宋教授本科毕业于同济大学，博士毕业于新加坡南洋理工大学，期间师从陈焱、陈义明教授，毕业后曾任美国麻省理工学院博士后、新加坡科技设计大学博士后、澳大利亚莫纳什大学助理教授等职务，加入南方科大后组建仿生设计与学习实验室（BionicDL Lab），并担任“南方科技大学-熵智科技物流机器人联合实验室”主任。目前课题组有博士研究生4名、硕士研究生4名、研究助理2名以及来自香港大学、香港城市大学、南加州大学等多所国内外高校的访问学生，积极开展面向基于刚柔混合的仿生机构与特种机器人设计、面向环境智能的软体机器人学习与灵巧操控算法、以及面向新工科的高等教育国际合作研究，与香港大学、香港城市大学、新加坡南洋理工大学、美国卡内基梅隆大学、美国麻省理工学院、芬兰奥托大学等诸多院校保持良好的国际科研与教育合作。欢迎优秀人才加入宋超阳助理教授课题组，有意向者请邮件联系：songcy@sustech.edu.cn。
