连续体机器人路径跟踪技术突破 - 连续体机器人凭借高柔顺性、灵活运动能力及轻量化结构，在医疗、工业检测等领域展现应用潜力，但精准路径跟踪仍是关键技术难题[1] - 主流路径跟踪方法依赖逆运动学求解，但连续体机器人采用分段等曲率模型，缺乏逆运动学求解理论，传统数值方法依赖初值且难找多解[1] - 模型预测控制(MPC)通过在线优化调整策略，但无法保证全局最优性[1] 浙江大学创新研究框架 - 研究团队提出驱动器空间最优路径跟踪框架，基于四元数理论建立分段常曲率运动学紧凑参数化模型[6] - 通过数学推导提出降维解析条件，将三段式逆运动学问题转化为等效一维问题，构建高效逆运动学求解器，计算效率提升3.2倍，成功率提高28%[6][7] - 建立配置空间与执行器空间的线性驱动模型，实现距离最优规划和时间最优分配，路径跟踪精度相比反馈控制提升42%[7] 四元数理论应用创新 - 引入四元数工具简化三维空间旋转描述，单段机器人末端位置方向信息仅需四元数三个元素描述[12][14] - 多段机器人通过为每段分配四元数，精确计算整体末端位置方向，实现复杂形变分析[16] - 基于四元数推导出两段机器人线性方程约束条件，将逆运动学问题简化为寻找满足方程的四元数[17] 逆运动学求解器设计 - 通过理论推导降维处理原问题，证明降维前后等价性，采用近似估计简化低维问题[20] - 对低维近似问题解空间全局搜索遍历，通过少量迭代修正消除误差，获取多解[20] - 求解器平均求解时间缩短80%，具备分辨率完备优势，在含障碍物复杂环境中表现优异[21] 轨迹规划与跟踪控制 - 构建状态与驱动量双向线性映射模型，运用动态规划搜索最短执行距离路径[24] - 采用抛物线混合线性多项式插值，实现包含加速、匀速、减速三阶段的时间最优梯形轨迹[26] - 融合离线最优轨迹规划和在线前馈-反馈控制，前馈控制预知动作，反馈控制实时纠偏[31] 三段式肌腱驱动样机验证 - 样机由三段镍钛合金骨架构成，九根独立控制不锈钢丝绳驱动，OptiTrack系统实时捕捉位置姿态[33] - 逆运动学求解器在含障碍物空间快速找到无碰撞解，避免陷入局部极小值[36] - 跟踪复杂IJRR形路径时平均位置和方向误差显著降低，较传统反馈控制器误差减少50%-80%[42][44]