一种基于FABRIK算法的连续体机器人启发式避障算法

连续体机器人，作为一种新型的仿生设计，拥有独特的连续变形骨架结构，其在航空原位检修、核电设施维护以及医疗手术操作等领域的应用日益广泛。由于其超冗余的自由度和特定的工作环境限制，连续体机器人在避障和运动规划方面面临着运算效率低下、求解过程复杂以及难以添加全局约束等挑战。

最近，北京航空航天大学的于靖军教授和裴旭教授课题组在《科学中国技术科学》杂志上发表了一篇名为“基于FABRIK的连续体机器人新型避障启发式算法”的论文。该论文由裴旭教授担任通信作者，吴昊然硕士为第一作者。文章提出了一种新颖的启发式避障算法，该算法基于正向反向协同逆运动学算法，为解决连续体机器人的避障及运动规划难题提供了新的视角。

该算法的核心在于对连续体机器人的关键节点施加全局约束，并能够提前对障碍物的位置进行判断。通过这种方式，机器人在复杂环境中实现了高效的避障及路径跟随运动（如图一）。在避障过程中，关键节点的更新被形象地比作电荷在电场中的运动（如图二），并引入了启发式距离作用函数，大大简化了复杂的非线性运算。

图一展示了连续体机器人的启发式避障算法流程，包括碰撞检测、碰撞节点更新、其他节点更新以及节点移动示意图。图二则揭示了障碍物对检测点的作用函数以及关键节点的更新策略。

该算法的优点在于其高效的运算能力、快速的收敛速度以及强大的鲁棒性。其灵活的适用性使得该算法可以应用于基座固定或移动的连续体机器人（如图三、图四）。这一突破性的研究为连续体机器人在复杂环境下的应用提供了强有力的支持，有望为未来的航空、核电、医疗等领域带来革命性的进步。