印度理工学院甘迪纳加尔分校（Indian Institute of Technology Gandhinagar）的研究人员开发出一种新的控制方法，可简化柔性机器人的运动控制，在提升精度的同时降低计算负担。该方法主要面向腱驱动机器人（TDCR），这类柔性机器能像生物结构一样弯曲扭转，适用于人体内部等狭窄空间，但因运动复杂而难以控制。

与具有固定关节的刚性机器人不同，腱驱动机器人的运动方式近乎无限，尤其是在多个节段相互影响时，位置预测与控制难度更高。现有方案通常依赖大量计算，限制了其实时操作能力。新方法通过简化机器人运动的表示与控制来克服这一难题。

简化控制，提升精度

研究团队引入了一个名为“虚拟动作空间”（VAS）的框架，仅用方向和大小两个参数来建模机器人运动，从而减少了对每根腱绳的直接控制需求。研究人员指出，刚性机器人有固定的关节数量，限制了其运动方式，而腱驱动机器人的弯曲扭转方式近乎无限，多节段结构进一步增加了复杂性——节段增多意味着腱绳增多，且各腱绳的运动相互耦合，使得选择正确腱绳以达到目标位置或形状成为一道繁琐难题。

通过VAS框架，机器人每个节段可实现独立控制，避免了节段间的运动干扰。这与传统系统形成对比——在传统系统中，一个节段的运动往往会对其他节段产生非预期的联动影响。为验证该方法，研究人员搭建了一台由六台电机控制的两节段机械臂，并利用动作捕捉系统通过LED标记跟踪其运动轨迹，精确对比目标位置与实际位置。

更精准的机器人运动

该机械臂在多个目标点定位及复杂路径跟踪（包括五边形、螺旋线及曲线）的测试中，误差控制在1%以内。研究人员表示，为验证方法有效性，他们开发了两节段机械臂，用六台电机控制腱绳长度以实现精确弯曲。LED标记使摄像头能够跟踪机器人位置，计算机将实际位置与目标位置对比后实时调整电机。测试结果还显示，机器人不同节段可实现独立运动——一节弯曲时另一节可保持静止，从而在需要精度的任务中实现更好控制。

研究团队认为，该方法可拓展至更多节段的复杂系统，适用于外科手术、工业自动化以及飞机发动机等狭窄空间的检测任务。