Optimal swimming with body compliance in an overdamped medium
作者: Jianfeng Lin, Tianyu Wang, Baxi Chong, Matthew Fernandez, Zhaochen Xu, Daniel I. Goldman
分类: cs.RO, physics.app-ph
发布日期: 2025-10-03 (更新: 2025-10-20)
💡 一句话要点
提出基于几何力学的柔顺游泳机器人优化框架，实现颗粒介质中的高效运动控制。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 柔顺机器人 几何力学 运动优化 阻力理论 颗粒介质 游泳运动 机器人控制
📋 核心要点
- 现有方法难以有效控制柔顺机器人，尤其是在复杂环境中，需要更有效的建模和优化方法。
- 论文提出基于几何力学的柔顺游泳器优化框架，通过在关节处引入弹簧模拟柔顺性，并结合阻力理论进行动力学建模。
- 实验验证了该框架在颗粒介质中对柔顺游泳机器人运动性能的准确预测和优化能力，证明了柔顺性在复杂环境中的优势。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于几何力学的框架，用于预测柔顺游泳器的运动性能并寻找最优游泳策略。该框架通过在关节处引入串联弹簧，扩展了Purcell的三连杆游泳器模型，并使用阻力理论推导了身体动力学。几何力学被用于运动预测和优化框架中，以确定控制柔顺游泳器实现最大位移的策略。该框架在一个物理电缆驱动的三连杆无腿机器人上进行了验证，并在不同的程序化、状态相关的颗粒介质中展示了运动性能的准确预测和优化。结果表明，该方法为建模和控制柔顺游泳运动提供了一种系统的、基于物理的方法，突出了柔顺性作为一种设计特征，可以用于在均匀和非均匀环境中实现鲁棒运动。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决柔顺游泳机器人在高阻尼介质中的运动控制问题。现有方法在处理柔顺性以及在复杂环境（如颗粒介质）中的运动时存在不足，难以实现对运动性能的精确预测和优化。因此，需要一种能够有效建模柔顺性并优化运动策略的框架。
核心思路：论文的核心思路是将几何力学与柔顺性建模相结合，通过几何力学建立形状变化与运动位移之间的关系，并利用优化算法寻找最优的运动策略。通过在Purcell三连杆游泳器的关节处引入弹簧来模拟柔顺性，使得机器人能够适应环境的变化。
技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 柔顺游泳器建模：在Purcell三连杆游泳器的关节处引入串联弹簧，建立柔顺性模型。2) 动力学建模：使用阻力理论推导身体动力学方程，描述机器人与环境之间的相互作用。3) 运动预测：利用几何力学预测机器人在给定运动策略下的位移。4) 优化算法：使用优化算法（如梯度下降）寻找能够最大化位移的最优运动策略。5) 实验验证：在物理机器人上验证框架的预测和优化能力。
关键创新：最重要的技术创新点在于将几何力学与柔顺性建模相结合，并将其应用于柔顺游泳机器人的运动控制。与传统的刚性机器人控制方法相比，该方法能够更好地适应环境的变化，实现更鲁棒的运动。此外，该框架还提供了一种系统的、基于物理的方法，用于建模和控制柔顺游泳运动。
关键设计：关键设计包括：1) 关节弹簧的刚度参数：这些参数决定了机器人的柔顺程度，需要根据具体的应用场景进行调整。2) 运动策略的参数化：运动策略可以通过一系列参数来描述，例如关节角度随时间变化的函数。3) 优化算法的选择：需要选择合适的优化算法，以在合理的计算时间内找到最优的运动策略。4) 阻力系数的确定：需要根据实验数据或理论模型确定机器人与环境之间的阻力系数。
📊 实验亮点
实验结果表明，该框架能够准确预测柔顺游泳机器人在颗粒介质中的运动性能，并成功优化了运动策略，实现了位移的最大化。通过对比不同柔顺程度的机器人，验证了柔顺性在复杂环境中的优势。此外，实验还表明，该框架具有良好的鲁棒性，能够在不同的环境条件下实现有效的运动控制。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于水下机器人、搜救机器人、管道检测机器人等领域。通过优化机器人的柔顺性和运动策略，可以提高其在复杂环境中的运动能力和适应性。此外，该方法还可以用于设计新型的柔顺机器人，使其能够更好地完成各种任务，例如在狭窄空间中进行操作或在不规则表面上移动。
📄 摘要（原文）
Elongate animals and robots use undulatory body waves to locomote through diverse environments. Geometric mechanics provides a framework to model and optimize such systems in highly damped environments, connecting a prescribed shape change pattern (gait) with locomotion displacement. However, the practical applicability of controlling compliant physical robots remains to be demonstrated. In this work, we develop a framework based on geometric mechanics to predict locomotor performance and search for optimal swimming strategies of compliant swimmers. We introduce a compliant extension of Purcell's three-link swimmer by incorporating series-connected springs at the joints. Body dynamics are derived using resistive force theory. Geometric mechanics is incorporated into movement prediction and into an optimization framework that identifies strategies for controlling compliant swimmers to achieve maximal displacement. We validate our framework on a physical cable-driven three-link limbless robot and demonstrate accurate prediction and optimization of locomotor performance under varied programmed, state-dependent compliance in a granular medium. Our results establish a systematic, physics-based approach for modeling and controlling compliant swimming locomotion, highlighting compliance as a design feature that can be exploited for robust movement in both homogeneous and heterogeneous environments.