动作捕捉系统用于软体机械臂研究

传统的柔性机械手刚性机械手因其灵活性和安全性不适合在一些狭窄复杂的特殊场景中应用。随着新材料的不断发展，具有更高柔性的柔性机器人的研究掀起了热潮。软机器人的灵感来源于自然界中的仿生动物，如模仿蛇、象鼻、章鱼手臂等的仿生机器人。，能适应复杂环境，操作抓取灵活安全。

机械臂涵盖了很多学科，包括仿生学、材料学、机器人学，目前还处于起步阶段。许多问题还没有解决，或者需要进一步研究和优化，包括智能材料、传感技术、建模和运动控制等。其关键问题集中在运动重复精度、输出力、建模和算法优化上。

在软件机械手的设计和研究过程中，需要利用机器人的状态数据来评价其性能。考虑到柔性机械臂结构和运动方式的特殊性，很多装置不适合在实验中获取数据。Optical 动作捕捉 system通过在机械臂上粘贴无线光标记点，并对标记点进行跟踪，可以获得柔性机械臂的运动数据。它具有测量精度高、对被测对象影响小的特点，已被许多学者和研究机构用作柔性机械臂的测量设备。

1.提高软件机械的精度。

软件容易被环境变形，从而影响准确性。吉林大学从力平衡的角度提出了一种曲率恒定的柔性手术器械结构[1]，能够快速准确地响应指令，满足实时手术的主从控制要求。为了验证软件机械手在精细操作下的性能，研究人员进行了样机实验，医生主手控制软件机械手在目标位置抓取圆环。实验中，将反射标记点分别固定在主手和器械的末端执行器上，通过NOKOV measurement 动作捕捉 system实时获取主手(由医生控制)和从手术器械的运动轨迹信息作为实验结果，并将期望轨迹与实际轨迹结果进行比较。

2.增加软机械手的输出力。

材料的软变形也带来了输出力低的问题。莫纳什大学设计了一个折纸增强的软体机器人[2]，它可以在任何弯曲状态下保持末端执行器的方向。在样机实验验证中，在折纸壳中心线上布置一系列反光标记，利用optical 动作捕捉 system测量机器人的形状变化。