机器人手爪的研究现状与进展

0 引言

    随着机器人研究的深入和各方面需求的巨大增长，机器人的应用领域在不断地扩大，概念也在不断地拓展，不再局限于搬运、焊接以及大批量作业的工业机器人，人类已经研制成功或正在研制用于危险环境作业、海洋资源探测、核能利用、军事侦察以及空间探测中的特种机器人。机器人已经从小说素材和科幻电影中发展为广泛应用于各领域的由计算机控制的智能机电装置系统。在机器人获得巨大发展的同时，机器人关键部件之一的机器人手爪也获得了长足的进步。

    作为机器人与环境相互作用的最后环节和执行部件，机器人手爪既是一个主动感知工作环境信息的感知器，又是最后的执行器，是一个高度集成的、具有多种感知功能和智能化的机电系统，涉及机构学、仿生学、自动控制、传感器技术、计算机技术、人工智能、通讯技术、微电子学、材料学等多个研究领域和交叉学科。机器人手爪正由简单发展到复杂，由笨拙发展到灵巧，其中的仿人灵巧手已经发展到可以与人手媲美，它能捏住一支花，握住一枚鸡蛋，抓取任意一件东西，还能进行一些简单的操作。

    由于机器人手爪的重要性，美国、德国、日本、俄罗斯等机器人研究强国研制成功了多种通用和专用的机器人手爪，手爪的灵活性和可靠性得到很大的提高，加上先进的感知系统，具备一定的自主能力，为机器人的灵活抓取和操作奠定了坚实的基础。我国的机器人的研究开始于70年代，起步较晚，手爪研究也相对落后。从80年代至今，在国家863计划和国家自然基金的大力支持下，机器人的研究被列入重点发展的主题，得到大力的发展，手爪的研究也步入了一个良好的发展时期。

1 手爪的研究内容　　

    手爪的应用环境千差万别，抓取可靠、环境适应性好、控制简单、自适应性强、自主能力高是衡量机器人手爪设计水平的重要标志。性能优良的机器人手爪可以实现可靠、快速和精确地抓取。研究和开发一个性能优良的机器人手爪是一项艰巨的任务，包括技术实现和理论研究两个方面。根据机器人手爪已有的研究成果，结合研制的经验，并参阅大量的相关文献，总结出机器人手爪主要的研究内容包括以下几个方面：

    1.1 驱动和传动系统　　

    机器人手爪在体积、重量、灵活性和可操作性等各项性能指标上都存在很大的区别，造成这些区别的主要原因是由于手爪采用的驱动和传动方式不同。手爪按照驱动源的方式可以分为电机、液压、气动以及形状记忆合金等，机器人灵巧手传动系统把驱动器产生的运动和力以一定的方式传递到手指关节，从而使关节做相应的运动，动系统的设计与驱动器密切相关。虽然驱动源是影响手爪体积重量的重要因素，但是抓取稳定性和灵活性等重要指标取决于传动系统，这里按照传动和驱动的方式，将灵巧手分为以下几种类型：

    1.1.1 腱传动方式　　

    第一类是由腱（钢丝绳、绳索等）加上滑轮或者软管实现传动，其特点是：腱一般具有很高的抗拉强度和很轻的重量，容易实现多自由度和远距离动力传输，节省空间和成本，是一种零回差的柔顺传动方式。但是，腱本身的刚度有限，影响位置精度；控制时需要一定的预紧力，容易产生摩擦；腱的布局容易产生力矩和运动的耦合。这些因素都增加了手爪抓取控制的难度和复杂性。

    1.1.2 连杆传动方式　　

    除了腱传动以外，另外一类是采用连杆的传动方式。其特点是采用平面连杆机构传动，优点是刚度好、出力大、负载能力强、加工制造容易、易获得较高的精度，构件之间的接触可以依靠几何封闭来实现，能够较好实现多种运动规律和运动的轨迹的要求，但是设计复杂。

    1.1.3 其他传动方式

    手爪驱动器通过螺纹将旋转变成直线运动，拉动驱动器和手指之间的弹簧来驱动手指产生动作，手指部分采用杠杆连接，各个手指动作相互独立，具有多种的抓取构形，和别的多指灵巧手相比，驱动更加灵活，但是手指的闭合时间较长，手指的结构比较复杂，容易出现故障。

    1.1.4 人工肌肉的驱动方式

    液压驱动和气动的驱动方式是近年来兴起的一种重要的驱动方式，是模拟人肌肉的一种驱动方式，由于材料和技术的限制，这些“人工肌肉”技术还远远不能满足机器人手爪实现可靠、快速和精确地抓取功能。

    1.1.5 形状记忆合金驱动方式

    除液压和气动驱动的手爪外，还有一种是形状记忆合金驱动方式的手爪。有四个手指，每个手指需要12个驱动器。特点是负载能力强，但存在疲劳和寿命问题，手指反应速度也不高。

    1.1.6 欠驱动方式

    从机器人手爪的研究进展来看，多指灵巧手仍然是研究最多的，但是多指灵巧手基于腱和滑轮（或是软管）的传动方式导致出力小、负载能力差、控制复杂，制约着其在服务机器人上的应用。尽管采用了一些新的技术，例如直线电机等，但是其根本的驱动和传动方式并未发生改变，本身的弱点仍然无法克服。对于空间机器人来说，欠驱动手爪是目前空间机器人研究的一个重要的方向。通过欠驱动手指机构、机械限位和弹簧实现无动力关节对被抓取形状的被动自适应，具有驱动元件少，抓取范围广泛、控制简单、出力大、负载能力好等特点。

    1.2 智能感知系统

    1.2.1 传感器的研制

    传感器是空间机器人手爪获取内部和外部环境信息的主要手段，丰富的感知是提高机器人作业水平和自主能力的必要条件。研究内容包括传感器的选择与配置，新型传感器设计，多传感器集成和信息融合。手爪上配置的传感器包括力觉和视觉传感器，此外还有接近觉传感器，距离传感器等。视觉和力觉是空间机器人手爪最重要的信息。

    一般手爪将手眼系统集成在一起，并且具有丰富的力传感器信息，通过视觉信息，可以得到手爪的全局的状态，并且根据信号处理和数据融合的结果判断手爪各个部分的当前运行状态和可靠抓取。在机器人自主抓取的研究中，大多进行基于视觉的控制，例如视觉定位和伺服。比较有代表性的工作有文献。但是他们在视觉不起作用的情况下无法在线调整位姿。

    1.2.2 信息融合和处理　　

    如今，智能机器人在发展中面临的一个重要问题是所处的非结构化环境以及自身模型的不精确性所带来的不确定性。解决这种不确定性的关键就是要发展智能传感系统。同时，增强机器人在复杂环境下的感知能力也是提高机器人自主能力和适应性的主要方法。而对传感信息的处理是实现机器人自主功能中最为重要的条件之一。　　

    在机器人的研制中，一个关键的未解决的问题是发展机器人所需的传感和感知系统，使其能在未知的复杂环境下动作。但由于各种传感器本质上是不同的，它们的有效性在时空上都存在着差别，这意味着有些传统的传感器集成和融合方法不是很合适，为此Bradley J.Nelson和Pradeep K.Khosla对传统的传感器集成方法做出了改进，提出了力分解和视觉分解的概念使机器人能在不同的控制方式下根据不同的传感模块进行切换。