武兆平， 李小宁

(南京理工大学 机械工程学院， 江苏 南京 210094)

引言

机械手是工业自动化生产线的重要组成部分，实现工件自动抓取操作。随着生产力水平和劳动效率的提高，混流柔性生产等新的制造技术对机械手功能多样性提出了更高的要求，尤其是对不同形状、不同质量且易损伤物体的安全可靠抓取[1]。因此工业生产， 尤其是混流柔性生产需求一种灵活高效、通用性强、具有足够夹持力的柔顺机械手。近年来随着新兴学科软体机器人的出现，为机械手的设计提供了新的灵感和思路[2-3]。软体机械手作为软体机器人的一个主要分支应运而生[4-6]。目前各类软体机械手虽然具有柔顺和适应不规则形状的优点，但普遍存在抓持力不足的问题。大部分软体手都是纯软体材料制作，其本身刚度小的性质决定了抓持力较小，且在气压驱动下会产生各种不需要的变形，如径向膨胀与不规则变形等[7-9]。为解决这一问题，本研究设计了一种新型关节式内骨骼气动软体机械手。

对设计的软体机械手进行实际抓取应用是一项关键需求。为了使软体机械手能够安全可靠地抓取，其控制策略与抓取规划的研究则尤其重要。软体机械手的柔顺性与形状适应性是其优于传统刚性机械手的最主要特点。不同于刚性机械手抓取物体时的硬指接触形式，软体手贴合物体表面，接触耦合面积很大，且不是一般的点接触，大部分情况下不能采用传统的抓取稳定性理论。目前针对软体机械手的抓取策略研究较少，一般都是经验抓持，或是参考传统抓取理论，对其进行提取、改造和优化，针对具体的软体手进行抓取策略讨论与分析。ZELANGO N等[10]总结了软体手无伤抓持时的几种力作用模式，并归纳了其模拟人手两种抓持方式的机理，即精确抓持和力度抓持，为抓取规划提供了最基本的理论依据。ZHOU X[11]等研究了软体手爪在抓取过程中的一些力学机制，精确表明了抓取如何实现和抓取性能如何被系统参数影响。HOMBERG等[12]通过对软体手内部状态实时监测实现了软体手的鲁棒性抓取和对抓取物体触觉识别的功能。ZHONG G等[13]对研制的具有中心真空吸盘的新型软体机械手进行了抓取模式的分析，和其他软体手相比，该手爪具有更多的抓持模式和更大的操作空间，共有4种可转换的抓取模式。王宁扬等[14]针对研制的蜂巢气动网络软体手进行了抓取策略的研究，结合其运动特性和抓取特性，针对每个备选抓取点进行抓取过程模拟，以确定最终的抓取形态。

软体机械手将传统的刚性机械手的应用范围从结构化环境中对刚性物体的抓取拓展到了对柔性的、表面形状复杂的以及易碎物体的抓取中，这极大地丰富了机械手的应用范围，但又对抓取策略提出了更高的要求。当软体机械手实际抓取目标物体时，如何规划抓取方式，保持抓持的安全可靠，是一个亟需解决的问题。

1 内骨骼软体手设计

1.1 设计原理

气动纯软体手的优点是柔顺性，缺点是刚度低抓持力小。其动作是通过气压作用使软体材料的手指发生弯曲变形，即软体材料是产生动作的“执行器”，具有柔顺性的优点；另一方面，软体手抓取过程中的所有力也是靠软体材料来承担和传递，而软体材料在承力和力传递的刚性方面显然不如机械结构，所以在承力和力的传递方面是个弱点。如果能够在结构上仍然用软体材料在气压作用下实现“动作柔顺驱动”，而在承力和力的传递上采用刚性结构，那么就可以保持柔顺性的优点，克服抓持力小的缺点。因此，考虑在结构上把驱动和承力的功能从1个部件承受分解开，由2个部件来分别承受，这是基本设计思路。

1.2 手指结构设计

采用驱动和承力功能分解的设计方案时，应该确定承力部件的结构形式以及其与驱动部件的机械结合方式，即结构驱动方案。联想到人手的结构，除大拇指外的其余手指各有3根骨指，由近及远为近节指骨、中节指骨和远节指骨，指骨间以活动关节形式连接，通过肌肉驱动完成动作。因此，如果参照人手结构，将承力部件嵌入柔性驱动部件，即手指肌肉内部，充当人手骨骼的功能，这样就能如人手一般，由柔软的肌肉驱动并接触抓取物体，内部的刚体部件像骨骼一样，传递和承受抓取时产生的力。相较于传统的纯软体手爪驱动与承力都由软体材料本身承担，设计内骨骼的结构可以承受与传递大部分抓取过程中产生的力，提高手爪抓取能力。

综合分析，提出了一种关节式内骨骼的结构。软体手爪的外部采用硅橡胶等软体材料充当手指的肌肉部分，作为驱动单元，通过气压实现软体材料的变形柔顺驱动；同时，在软体材料内腔预先嵌入串联的多节刚性铰链，起到手指内骨骼的作用，铰链骨骼能够约束气动肌肉的变形方向并显著提高其抓取力。

软体手指的三维结构如图1所示。首先确定了手指的轮廓外形。软体手指的外形仿照章鱼等软体生物的触手形式，由指尖以一定角度向末端尺寸渐变增大，呈现顺滑的锥形结构。内骨骼的也相应地遵循手指的外形轮廓，结构尺寸从指处出往后递增，并限制了手指整体形状。当软体手抓取物体时，一般手指前端与目标物体的接触较多，较小的截面尺寸使得软体手指更易弯曲，动作更加灵活。

手指由多个指关节串联链接而成，每个指关节相同的结构与工作原理。单个指关节由3部分构成：

(1) 由铰链串联链接的刚性内骨骼；

图1 软体手指整体结构图

(2) 软体硅胶驱动层；

(3) 均匀嵌入软体硅胶驱动层中的纤维加强层。

指关节气腔充气后，气压力作用在内骨骼的刚性端面上，使关节产生沿轴向的伸展变形，由于关节底部铰接的结构，使内骨骼在底部变形只能产生绕铰接点的转动；而关节上部没有轴向刚性约束仅有硅胶的柔性约束，所以可以产生一定程度的轴向伸展，形成了关节的弯曲，而纤维加强层的作用是约束硅胶的径向膨胀变形，使充气量能高效地实现硅胶层的轴向伸展。

为了获得更多的形状控制可能性，完成更多的动作以抓取不同形状、尺寸的目标物体，整个软体手指分为相对独立的3指段，每个指段由5个相互连通的指关节组成，指关节间相互以铰链形式串联链接，在外力作用下可以旋转，根据设计的骨骼结构，其旋转角度为-45°～180°。每个指段的弯曲变形为各个指关节的作用之和，软体手指弯曲变形如图2所示。

图2 手指弯曲变形示意图

1.3 柔性弯曲传感器的集成

本研究所设计的关节式内骨骼气动软体机械手具有位置传感功能。在软体手指中植入了柔性弯曲传感器。传感器采用了Flex Sensor。根据手指的结构尺寸，选择了flex2.2″型号，如图3所示。传感器以一定的安装方式嵌入手指底部的硅胶层中，可以随手指一起弯曲动作。每个指段下方各集成了1片柔性弯曲传感器，可以有效的完成对各指段弯曲角度的信号采集，

图3 Flex Sensor柔性弯曲传感器

为之后的软体手控制打下基础。

1.4 三指软体机械手的设计

在完成了软体机械手的核心部件，即软体手指的结构方案后，应基于软体手指进一步完成整个软体手的结构设计。软体手采用常用的三指结构，控制简单灵活，可以对目标物体完成可靠的抓取。软体机械手的整体结构如图4所示，主要由3根软体手指与中央连接手掌构成。手掌采用刚性材料，保持足够刚度的同时较为轻便。手掌为3D打印一体成型，具有流线型的外表与完备的内部流道，方便手指气管以及传感器信号线的布置连接，隐藏式布线设计使得走线有序整洁，软体手美观、一体化。手掌根部设计有法兰安装孔，方便软体手与操作台或者操作机械臂连接使用。

图4 3指软体机械手整体结构图

3根软体手指沿中央连接手掌周向均布，其具体安装尺寸如图5所示。手指间周向间隔为120°。手指的轴线与手掌轴心线的夹角设为35°，为软体手的初始张开角度。连接手掌整体呈圆柱状，其顶部截面直径为120 mm。

2 软体手自主抓取策略

2.1 抓取原理与假设条件

机械手的抓取主要分为指尖抓取与包络抓取。其中指尖抓取是指软体机械手手指指尖接触被抓取物体表面，把物体夹住，物体依靠手指指端实现对物体的稳定抓持，为点接触形式。指尖抓取方式灵活度较大，有较好的抓取精度，涉及位置和力两个方面的规划问题，能够实现对物体灵活可靠的操作，但抓取力较小，且控制较难，运算复杂。当软体机械手执行包络抓取时，所有手指和手掌均可参与对物体的抓取。此种抓取具有较好的稳定性和鲁棒性，缺点是灵活性较小，但是具有较好的抓持稳定性，并且能够提供较大的抓取力。由于软体手具有优异的柔顺性，与目标物体耦合面积大，适应物体形状的特性，因而适合采用包络抓取理论来分析。

图5 手指与手掌安装尺寸图(mm)

包络抓取控制策略的目的是使手指能够以较快的速度接近物体，且以合适的力来抓取物体，如果用力太大，会使易碎物品损坏，太小则会夹不住物体或者物体在抓取过程中滑落。要实现这样的目标，只有从一个较小的力开始，逐渐增大，直到物体与手指间没有相对滑动为止，这时应该是最小的抓取力。

软体手由于本身的高柔顺性，因自身或是外力作用而产生弹性变形，与目标物体的接触形式为软接触，耦合面形式复杂多样。由于接触类型一般为面接触，无法如指尖抓持一样确定接触点位置而进行精确建模。因此，包络抓取时，本研究不考虑力的规划，从手指实时位置的角度进行探讨，并进行了如下假设条件。

(1) 软体手位于被抓取目标物体正上方，即距离目标物体几何中心距离，已经处于最佳抓取姿态；

(2) 为了较少控制量，软体手采用三手指对称抓取方式，即软体手3根不同手指相同位置处的指段保持相同输入压力，即接入同一气路；

(3) 信号处理的速度足够快，能够满足控制算法判定需求。

2.2 基于实时位置检测的压力补偿包络抓取算法

包络抓取模式下，软体机械手需要对具体参数未知的目标物体进行自主抓取，进行力封闭规划是不可行的。因而需要一种简单、快捷、可靠的抓取方案来进行抓取操作，本研究考虑从间接检测的角度来进行控制，并通过相关规则来判定抓取的可靠性。

假设在一次抓取试验中，软体机械手从初始状态开始动作，运动至接触目标物体，并继续加压抓紧物体到达稳定状态，然后在三自由度直角工作台中由初始工位搬运被抓取物体至目标工位。在整个抓取试验过程中，手指各指段的弯曲角度从初始值开始变化至完成抓取操作到达稳定状态，如果抓取过程发生扰动，或者抓取失败，则手指也会脱离稳定状态，发生偏移，相应的各指段弯曲角度值也会发生改变。因此，考虑从机械手开始动作起，实时监测手指各指段位置，即实时采集弯曲角度信号，通过控制算法判定机械手的当前状态，并根据需要对手指指段腔室内的气压力进行补偿，完成软体手整个“运动—抓取—搬运”操作流程。基于实时位置检测的压力补偿包络抓取算法流程如下所述。

Step1：软体手处于最佳抓取位置，手指各指段开始输入气压，3根手指相同位置的指段由同一路流道供气，软体手三手指对称抓取；

Step2：以采样频率f实时采集手指各指段弯曲传感器信号，选定1个判定时长tc，则在1个判定时长控制器共采集tc*f个数据点。从刚输入气压，手指开始运动的0时刻起，对每个采集数据点进行判定。判定规则为计算第i个数据点所对应的角度值与第(i+tc*f)个数据点所对应的角度值之差θm，并与设定角度差值θd1以及θd2比较，其中θd1>θd2。

若θm满足：

θm>θd1且θm>θd2

(1)

则这个过程为手指弯曲动作过程，角度变换速率大于设定值，且手指处于正角速度状态，即弯曲角度增大。系统判定手指处于前期运动接近目标物体阶段。θd1与θd2的值由大量试验设定，θd1由手指一般运动角速度确定，θd2由弯曲传感器测量精度确定；

Step3：保持手指各指段充气状态，继续计算θm，并与θd1以及θd2比较。

若θm满足：

θm<θd1且θm>θd2

(2)

则判定手指刚开始与目标物体发生接触，是软体手的抓取接触过程；

Step4：继续充气，同时计算θm与|θm|。

若|θm|满足：

|θm|<θd2

(3)

则判定手指已经完全接触了目标物体。定义此时手指腔室内气压为pf，继续向手指输入设定好的初始预加载气压力pd，通过气压传感器反馈控制。初始预加载气压值需要预先估算，主要由目标物体的重量决定。完成预加载气压输入后，手指腔室内气压为：

p=pf+pd

(4)

Step5：关闭高速开关阀，暂停气压输入，控制三自由度直角工作台竖直方向动作，通过调节控制工作台气缸输入流量，给软体手一个极小的向上运行趋势；

Step6：在td时长内，继续计算θm与|θm|，td为抓取稳定判定时间，预设为2 s。共有3种状况进行分析。

(1) 若 |θm|始终小于θd2，则判定抓取稳定，提高软体手向上运动速度，搬运目标物体。期间继续保持位置实时监测，判定抓取是否稳定或者受到干扰；

(2) 若检测到|θm|大于θd2，且θm小于0，则判定手指有了脱离目标物体回复运动的趋势，立即恢复充气，由气压传感器反馈控制输入一个迭代气压值pm进行补偿，pm的值预设为5 kPa。此时手指腔室内的气压：

p=pf+pd+pm

(5)

并跳转至Step6继续进行判定，若|θm|还是大于θd2，继续输入一个迭代气压值pm，循环此步骤。则抓取稳定时手指腔室气压为：

p=pf+pd+n×pm

(6)

其中，n为气压的迭代补偿次数。

(3) 若检测到θm有一个巨大的变化值，则判定手指完全脱离了目标物体，该次抓取失败，则跳转Step1进行重抓取，重抓取过程中预加载气压值设定为初始预加载气压值pd加上(n+2)个迭代气压值，即：

pd2=pd+(n+2)×pm

(7)

以上就是软体手基于实时位置检测的压力补偿包络抓取算法流程，其中的各项设定值可以根据实际情况进行修改，以获得更好的抓取效果。

2.3 手指初始预加载气压估算

在软体手基于位置检测的压力补偿包络抓取算法中，初始预加载气压值是一个很重要的设定参数，是手指刚接触到目标物体后，对物体施加的预抓取力，在此基础上通过算法判定决定是否进行压力补偿。如果预加载气压值设定过小，抓取较重物体则会增加迭代次数，增加运算量与运算时间，且可能导致进行多次重抓取。如果预加载气压值设定过大，则有可能会损坏易碎易损目标物体，且不是最小抓取力。因此，为了简化控制过程，减少计算时间，提高抓取效率与抓取成功率，需要对目标物体参数进行一定的评估。

根据一般的抓取经验，对一个任意形状物体的特征属性进行模糊评判，将物体本身的特征用3个属性来描述：形状、体积和重量。物体的形状可以分为细长、中等和扁平。物体体积则是与软体手操作空间相比较，分为三类：较大、中等和较小。同样将物体的重量和软体手的最大抓取重量相比较，得到重量的5个分类：很重、较大、中等、较小和很小。

这里主要需要考虑的是目标物体的重量。根据物体材质和大概尺寸，估算物体大概重量。将估算质量代入物体重量的5个分类中。每个重量分类对应一个初始预加载气压值。根据大量的试验结果，设定了手指各指段的预初始预加载气压值，如表1所示。

表1 手指各指段初始预加载气压值 kPa

对于估算好大概重量的目标物体，根据设定好的手指各指段初始预加载压力值，进行包络抓取试验。

3 手爪试验研究及结果分析

3.1 抓取控制平台设计

对内骨骼软体手进行抓取试验，验证抓取算法的可行性以及抓取性能。通过硬件平台、软件平台及控制算法的协调配合，即可实现对目标物体的抓取操作。搭建了软体机械手抓取气动回路、硬件回路以及软件控制平台，如图6所示，并采用设计的算法完成了软体机械手的抓取控制。

图6 软体手抓取控制平台原理图

气控回路中空气压缩机输出的压缩空气经过油雾分离器及减压阀处理后进入电磁阀组。二位三通电磁阀组控制手指腔室的充放气状态，高速开关阀组通过控制气体输出流量驱动手各指段。工控机作为控制系统的主机，通过PCI总线数据采集控制板卡控制光耦隔离电路输出，进而控制电磁换向阀组的方向切换以及高速开关阀组的PWM波占空比，从而控制软体手运动。手指指段弯曲角度通过嵌入的柔性弯曲传感器进行实时检测反馈；手指各指段腔室内气压由压力传感器采集。软体手的所有传感信息经过数据采集控制板卡输送进工控主机控制系统，完成闭环控制。

软体手抓取控制系统在Simulink/RTW环境下搭建。抓取时，首先根据目标物体的大致重量以及尺寸估算，给定手指接触目标位置后的初始输出压力迭加值，进行抓取并实时检测手指位置状态，并根据采集数据实时调整手指各指段压力值，进行包络抓取。

3.2 抓取试验结果与分析

对研制的软体机械手进行了包络抓取试验。选取了9种日常生活中常见的物品作为抓取对象，其尺寸、质量、材质等参数如表2所示，并依次标注了序号。

表2 抓取试验物体参数

采用设计的控制算法对这9种目标物体进行了自主抓取，抓取试验结果如图7所示。

图7 软体手包络抓取试验结果

待抓取成功且稳定后， 记录了手指各指段腔室内

表3 包络抓取不同目标物体指段内气压值 kPa

的气压值，如表3所示。

同时，对这9中物品进行了多次重复性抓取试验，测试本研究设计的自主抓取算法的成功率。每样物品进行了30次抓取试验，结果如表4所示。分析可以发现，对于具有一定弧度的物品，手爪的抓取成功率很高，接近100%。手爪可以较好地适应物体的表面形状，有助于抓取成功。而对于柱形或方形物品，手爪的接触位置如果没有选取好，则会降低一定的成功率，容易产生滑移，导致抓取失败。另外对于较重的物品，其抓取成功率较较小质量的物品略低。从整体看，手爪自主包络抓取成功率在90%以上。

表4 软体手自主包络抓取成功率

试验结果表明：内骨骼软体手能够在较大范围内可靠夹持各种不同形状、不同重量的物体，且能适应金属、塑料等不同材质的目标物体，能安全可靠夹持水果等食品以及玻璃等易碎物品，保护物体表面、避免划痕和损伤。抓取整体成功率在90%以上，因此，研制的关节式内骨骼气动软体手可应用于混流柔性生产中。

3.3 手爪驱动力与承力测试

为了体现新型内骨骼软体手在承力方面的性能优劣，与纯软体手进行了对比试验。为此设计了一款相同规格的纯软体手。其具有相同的结构尺寸，包括手指长度、周向尺寸等。该软体手指只有1个腔室，由气压整体驱动。对其气压驱动下的承力进行了测量。这里定义手爪承力即为可以抓取的最大物品重量，并与本研究提出的内骨骼软体手进行了对比分析，试验结果如表5所示。

表5 手爪驱动与承力对比

从表中可以看出，在最大驱动气压150 kPa时，纯软体手的最大承力约为10 N，而内骨骼软体手最大承力为35 N。这主要是由于新型软体手的内骨骼结构，手指与被抓取物间的接触力通过内骨骼传递到末端手掌基座，而不是直接由软体手指本身来承担，因此内骨骼软体手的承力功能较纯软体手显著增大了。

4 结论

(1) 根据混流柔性生产对机械手提出的性能要求，提出了一种新型的驱动与承力功能分解的关节式内骨骼气动软体机械手。软体手指外部采用周向均匀缠绕纤维的软体硅橡胶作为手指肌肉，通过气压驱动产生轴向拉伸而实现柔顺的弯曲变形动作；手指内部植入通过铰链链接的刚性单元充当手指的内骨骼结构。这种新结构刚柔并济，避免了软体肌肉既承担驱动功能又承担承力功能的固有缺陷，在保持软体手柔顺性的同时显著提高了抓持能力。

(2) 为了对软体手进行有效的控制，研究了软体机械手的抓取策略。分析了两种抓取方式，其中对于包络抓取模式，提出了一种基于实时位置检测的压力补偿算法，并通过估算手指各指段的初始预加载气压值，提高了抓取成功率与抓取效率。并对软体手进行了实物抓取试验，试验结果表明，软体手可以对柔软、不规则、易损易碎物体进行安全可靠抓取，验证了抓取控制算法的有效性。此外，进行了手爪的驱动力与承力测试，结果显示内骨骼软体手的承力较纯软体手有了显著提高，验证了内骨骼结构设计的有效性。

研究结果表明，本研究提出的新型关节式内骨骼气动软体机械手的设计与自主抓取策略是成功的，可应用于混流柔性生产中，具有工程应用价值。