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科研進展

IEEE TRO | 多個磁驅(qū)動軟體微型機器人的獨立控制

  

  近日,中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院集成所智能仿生中心團隊在微型機器人領(lǐng)域取得新進展。針對相同磁場下多個磁驅(qū)動軟體微型機器人接收相同磁場而難以獨立控制的問題,團隊提出了一種完全解耦的多磁驅(qū)動軟體微型機器人獨立控制策略,首次實現(xiàn)了4個磁性軟體微型機器人的獨立位置控制和3個磁性軟體微型機器人的獨立路徑跟隨控制。 

  研究成果以Independent Control Strategy of Multiple Magnetic Flexible Millirobots for Position Control and Path Following為題,發(fā)表在機器人領(lǐng)域權(quán)威期刊IEEE Transactions on RoboticsJCR 一區(qū),影響因子:5.567。智能仿生中心徐天添研究員為第一作者,吳新宇研究員為通訊作者。其他作者中,博士生黃晨陽完成了算法實現(xiàn)及實驗驗證,碩士生賴證宇協(xié)助完成實驗。IEEE Transactions on RoboticsIEEE旗下機器人與自動化協(xié)會的匯刊,是國際機器人領(lǐng)域頂級期刊之一,每年收錄論文僅一百余篇。 

 

論文上線截圖

  微型機器人可以協(xié)同執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù),從而增加系統(tǒng)的冗余度和擴展性,提高任務(wù)的執(zhí)行效率。然而,獨立控制多個外界磁場驅(qū)動的微型機器人是具有挑戰(zhàn)的,因為全局磁場中的多個微型機器人受到的磁場信號是相同的,難以實現(xiàn)選擇性獨立驅(qū)動多個微型機器人中的某一個。因此,如何實現(xiàn)相同磁場下獨立解耦地控制多個微型機器人運動,使得每個機器人可以獨立地被選擇驅(qū)動,是非常具有挑戰(zhàn)的工作。 

 

1:多個磁驅(qū)動軟體微型機器人獨立控制示意圖

  研究團隊提出了一種新穎的多個磁驅(qū)動微型機器人完全解耦的獨立控制策略,可以實現(xiàn)獨立控制四個微型機器人分別去往不同目標(biāo)位置,以及控制三個微型機器人分別跟蹤不同的參考路徑。首先,研究團隊設(shè)計了一種毫米級軟體微機器人,可以被外界振蕩磁場驅(qū)動,并在平面上進行爬行運動。其次,設(shè)計并制作了一系列具有相同幾何形狀但磁化方向不同的異構(gòu)軟體微型機器人,這些不同磁化方向的軟體微型機器人對振蕩磁場的速度響應(yīng)曲線相同,但相位不同。然后,基于異構(gòu)機器人的速度響應(yīng)模型,設(shè)計了最優(yōu)獨立驅(qū)動控制算法,可以針對微機器人群期望的速度矩陣計算出相應(yīng)的最優(yōu)驅(qū)動磁場策略,實現(xiàn)如被選擇的一個機器人速度非零,其他的近似為零。 

 

2: 多個磁矩異構(gòu)的軟體微型機器人在相同振蕩磁場中具體不同的速度響應(yīng)

 

3:多個磁驅(qū)動軟體微型機器人完全解耦的獨立控制策略框圖

  通過仿真及實驗驗證了多個磁驅(qū)動微型機器人完全解耦的獨立控制策略。實驗結(jié)果表明,2 ~ 4個異構(gòu)軟體微型機器人的完全解耦獨立控制是可行的,且當(dāng)機器人數(shù)量不斷增加時,可能存在步態(tài)不穩(wěn)定、速度耦合的情況,但通過反饋控制得到優(yōu)化。實驗中采用了基于視覺的伺服控制方法,實現(xiàn)了最多4個微型機器人的位置控制和3個毫微米機器人的路徑跟蹤控制,控制誤差小于身體長度的三分之一。論文中還討論了最多可被獨立控制的微型機器人數(shù)量,并探討了增加最大數(shù)量可能的方法。 

 

4: 多個磁驅(qū)動軟體微型機器人被獨立控制前往不同目標(biāo)位置

 

5: 多個磁驅(qū)動軟體微型機器人被獨立控制跟隨不同參考路徑

  未來,通過本研究提出的獨立控制策略,多個微型機器人有望在生物醫(yī)學(xué)、微操作等領(lǐng)域協(xié)作完成復(fù)雜的任務(wù)。 

  該系列研究工作得到了國家重點研發(fā)計劃、國家自然基金、廣東省、中科院青促會、深圳市等科技項目資助。 

    

原文鏈接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9740251  

T. Xu, C. Huang, Z. Lai and X. Wu, "Independent Control Strategy of Multiple Magnetic Flexible Millirobots for Position Control and Path Following," in IEEE Transactions on Robotics, doi: 10.1109/TRO.2022.3157147. 

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