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Improving Gecko Adhesive Performance in Robotic Systems Through Trajectory Optimization
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PRE
AI
DOI：10.1109/LRA.2025.3643330.png)
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摘要
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壁虎启发的粘合剂因其独特的强且可逆的粘附性，吸引了广泛关注，可适用于多种表面。然而，由于其对接触对齐的敏感性，通常需要近乎垂直的接触方式，因此其集成到机器人系统中的应用仍有限。许多机器人任务涉及不同的接触和脱离角度，凸显了需要在不同方向和负载条件下可靠运行的粘附性能。本研究旨在解决两个关键问题：是否可以通过轨迹优化来优化集成到机器人系统中的壁虎启发的粘合剂的粘附强度？这种优化是否与表面相关？将一种壁虎启发的粘合剂集成到机器人手臂的末端执行器上，使其沿不同轨迹附着和脱离表面。测量了每次附着-脱离循环中手臂的能量消耗以及相应的粘附强度。应用在线粒子群优化算法来确定提高粘附强度和促进脱离的条件。结果表明，轨迹优化显著提高了粘附强度和脱离效率，最高达17倍，且具有表面特异性。这些发现强调了考虑壁虎启发的粘合剂产生的力以及机器人在不同角度和位置附着和脱离表面所需的能量这两方面的重要性。通过优化，本研究有助于克服当前壁虎启发的粘合剂在机器人应用（包括夹持器和攀爬器）中的局限性。
Keyword:
Physical dry adhesive
gecko tape
bio-inspired robotics
particle swarm optimization
trajectory optimization
climbing robots
robotic grippers
期刊
I
IF:
5.3
论文数:
1.9K
被引数:
3.9W
机构
引用论文
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A Gecko-Inspired Robot Using Novel Variable-Stiffness Adhesive Paw Can Climb on Rough/Smooth Surfaces in Microgravity使用新型可变刚度粘合剂爪子的受壁虎启发的机器人可以在微重力下爬上粗糙/光滑的表面
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