【摘 要】
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基于磁场驱动的磁性软体机器人技术具有控制精度高、非接触控制和高灵活度、高鲁棒性等显著优势,已成为软体机器人领域的研究前沿和热点,在医疗诊断和仿生等领域展现出广泛的应用前景。然而,目前磁性软体机器人设计主要是基于力和力矩平衡理论推导以及人工干预的试错启发式方法,缺乏统一的分析框架。为解决上述问题,本文以条状磁性软体机器人为例,结合数值分析和实验研究,提出基于图形学仿真和强化学习控制的磁性软体机器人智
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基于磁场驱动的磁性软体机器人技术具有控制精度高、非接触控制和高灵活度、高鲁棒性等显著优势,已成为软体机器人领域的研究前沿和热点,在医疗诊断和仿生等领域展现出广泛的应用前景。然而,目前磁性软体机器人设计主要是基于力和力矩平衡理论推导以及人工干预的试错启发式方法,缺乏统一的分析框架。为解决上述问题,本文以条状磁性软体机器人为例,结合数值分析和实验研究,提出基于图形学仿真和强化学习控制的磁性软体机器人智能设计方法,实现了复杂电磁驱动参数的非人工干预逆问题求解。相关研究和预期成果为实现磁性软体机器人动力学行为的快速分析及电磁参数的高效设计提供了有效途径,具有一定的理论研究意义和实际应用价值。在智能设计方法的数值模型开发层面,基于Cossrat杆模型,在原始模型的基础之上引入磁力矩,使模型能够对磁场与磁性材料的交互作用进行模拟;并引入一个简单易用的、基于结点相对速度的数值阻尼模型以模拟实际软体材料的强耗散特性。基于以上数值模型,构建适用于条状磁性软体机器人的二维形变及运动的图形学仿真环境。为验证模型模拟形变结果的有效性,使用实验和有限元仿真与该仿真环境得到的结果进行了对比,三者呈现出较好的相符性。在智能设计方法的强化学习控制层面,基于该动态仿真环境,对磁性软体机器人的运动过程进行特征分析以及提取,以设计出有效的强化学习状态量,提供给强化学习智能体所需的充足而不冗余的学习信息。同时,设计了简单的奖励函数和易于实施的行动变量,并使用TD3算法对不同场景下的移动任务进行学习及控制,使得不同充磁条件下的磁性软体机器人在不同磁场幅值限度的条件下均学会了前进步态。为证明学习结果的有效性,将训练得到的磁场波形直接应用于实物磁性软体机器人进行验证。结果表明训练出的磁场控制策略具备较强适应性,能够在不同磁化和磁场条件下生成有效驱动策略,具有较强的实用价值。
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