星球探测张拉整体机器人的索驱动策略优化

doi:10.7527/S1000-6893.2025.31552

Abstract

Abstract:

To reduce the actuation and time costs associated with executing planetary exploration tasks by the twelve-bar tensegrity robot （SC-12）， a cable driven optimization strategy based on the Particle Swarm Optimization-Beetle Antennae Search （PSO-BAS） hybrid algorithm is proposed. Firstly， an equivalent model of the SC-12 robot is established based on its initial geometric configuration. Considering multiple constraints such as gravity moment and cable regulation， a drive optimization model is constructed with the objective of minimizing the difference in strain energy of the system before and after actuation. This approach overcomes potential issues such as coplanar cable-rod configurations and non-coplanar base planes that may arise during the actuation process. Using Non-Rigid-body Motion Analysis （NRMA）， the posture of the robot in an unbalanced state is determined. Furthermore， the optimal actuation strategy is obtained using the PSO-BAS hybrid algorithm. Finally， dynamic simulations were performed using the mechanical system dynamics automatic analysis system （ADAMS） to compare the drive and time costs of different drive modes for robots with the same configuration. Additionally， the forward speed and energy cost of robots with different configurations （SC-12 and six-bar tensegrity robot） under the same drive mode were analyzed. The results confirm the superior motion performance of SC-12 in exploration tasks and validate the effectiveness of the proposed method in optimizing actuation costs.

Key words: tensegrity robots, optimization strategy, actuation cost, planetary exploration, PSO-BAS hybrid algorithm

CLC Number:

Xiaodong FENG, Chengwei LI, Ke LIU, Shubin ZHAO, Haijun PENG. Optimization of cable drive strategies for tensegrity robots in planetary exploration[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2025, 46(15): 431552.

Figures/Tables 18

Fig.1

Table 1

Fig.2

Fig.3

Fig.4

Fig.5

Fig.6

Fig.7

Table 2

Fig.8

Fig.9

Table 3

Table 4

Parameter settings in ADAMS

参数名称	数值
接触力	静摩擦系数0.3，动摩擦系数0.1
驱动函数	Step函数：
	$S t e p t i m e, t 1, - Δ L, t 2, 0 + S t e p t i m e, t 3, Δ L, t 4, 0$
	t₁~t₂为驱动时间范围，ΔL为调控量，t₃~t₄为恢复时间范围
仿真	终止时间10 s，步数1 500

Table 4

Fig.10

Table 5

Fig.11

Table 6

Table 7

References 27

[1]	于登云，潘博，马超. 星球探测机器人研究现状与发展展望［J］. 宇航学报， 2023， 44（4）： 633-643.
	YU D Y， PAN B， MA C. Research status and development prospect of planetary exploration robots［J］. Journal of Astronautics， 2023， 44（4）： 633-643 （in Chinese）.
[2]	路达，刘金国，高海波. 星球表面着陆巡视一体化探测机器人研究进展［J］. 航空学报， 2021， 42（1）： 523742.
	LU D， LIU J G， GAO H B. Integrated exploration robots for planetary surface landing and patrolling： A review［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（1）： 523742 （in Chinese）.
[3]	WU Z Y， ZHENG K， DING Z Y， et al. A survey on legged robots： Advances， technologies and applications［J］. Engineering Applications of Artificial Intelligence， 2024， 138： 109418.
[4]	LI M G， SUN H X， MA L， et al. Special spherical mobile robot for planetary surface exploration： A review［J］. International Journal of Advanced Robotic Systems， 2023， 20（2）： 172988062311622.
[5]	YU J Z， WU Z X， SU Z S， et al. Motion control strategies for a repetitive leaping robotic dolphin‍［J］. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics， 2019， 24（3）： 913-923.
[6]	DYLAN S S， BOOTH J W， ROBERT L B， et al. Tensegrity robotics‍［J］. Soft Robotics， 2022， 9（4）： 639-656.
[7]	CHEN B， JIANG H. Swimming Performance of a Tensegrity Robotic Fish［J］. Soft Robotics， 2019， 6（4）： 520-531.
[8]	CHUNG Y， LEE J H， JANG J H， et al. Jumping tensegrity robot based on torsionally prestrained SMA springs［J］. ACS Applied Materials & Interfaces， 2019， 11（43）： 40793-40799.
[9]	LIU C， LI K， YU X， et al. A multimodal self‐propelling tensegrity structure‍［J］. Advanced Materials， 2024， 36（25）： 2314093.
[10]	XU P， ZHENG J， LIU J， et al. Deep-learning-assisted underwater 3d tactile tensegrity‍［J］. Research， 2023， 6： 0062.
[11]	DAI X， LIU Y， WANG W， et al. Design and experimental validation of a worm-like tensegrity robot for in-pipe locomotion‍［J］. Journal of Bionic Engineering， 2022， 20（2）： 515-529.
[12]	曹永亮，李海泉，李澳，等. 仿鲹科张拉整体式机器鱼的结构设计与动力学分析［J］. 科学通报， 2022， 67（35）： 4251-4262.
	CAO Y L， LI H Q， LI A， et al. A structure design and dynamic analysis of a tensegrity-based carangiform robotic fish‍［J］. Chinese Science Bulletin， 2022， 67（35）： 4251-4262 （in Chinese）.
[13]	SABELHAUS A P， BRUCE J， CALUWAERTS K， et al. System design and locomotion of SUPERball， an untethered tensegrity robot‍［C］‍∥2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation （ICRA）. 2015： 2867-2873.
[14]	HAO S， LIU R， LIN X， et al. Configuration design and gait planning of a six-bar tensegrity robot‍［J］. Applied Sciences， 2022， 12（22）： 11845.
[15]	LUO A N， LIU H P. Analysis for feasibility of the method for bars driving the ball tensegrity robot［J］. Journal of Mechanisms and Robotics， 2017， 9（5）： 051010.
[16]	JEONG J， KIM I， CHOI Y， et al. Spikebot： a multigait tensegrity robot with linearly extending struts‍［J］. Soft Robotics， 2024， 11（2）： 207-217.
[17]	杜汶娟，马书根，李斌，等. 可变结构体机器人滚动步态参数优化［J］. 机械工程学报， 2016， 52（17）： 127-136.
	DU W J， MA S G， LI B， et al. Parameter optimization for rolling motion of structure variable robots［J］. Journal of Mechanical Engineering， 2016， 52（17）： 127-136 （in Chinese）.
[18]	KIM K， AGOGINO A K， AGOGINO A M. Rolling locomotion of cable-driven soft spherical tensegrity robots［J］. Soft robotics， 2020， 7（3）： 346-361.
[19]	SHIBATA M， HIRAI S.Emerging trends in mobile robotics［M］. 2010： 359-366.
[20]	FENG X D， XU J， ZHANG J Y， et al. Trajectory planning on rolling locomotion of spherical movable tensegrity robots with multi-gait patterns‍［J］. Soft Robotics， 2024， 11（5）： 725-740.
[21]	徐佶，冯晓东，许贤，等. 十二杆张拉整体结构动态分析及路径规划研究［J］. 西安建筑科技大学学报（自然科学版）， 2024， 56（2）： 238-248.
	XU J， FENG X D， XU X， et al. Research on dynamic analysis and path planning of twelve-bartensegrity structure‍［J］. Journal of Xian University of Architecture & Technology（Natural Science Edition）， 2024， 56（2）： 238-248 （in Chinese）.
[22]	冯晓东，章万鹏，罗尧治，等. 基于方案矩阵编制策略的张拉整体结构拓扑形态研究［J］. 土木工程学报， 2021， 54（8）： 75-86.
	FENG X D， ZAHNG W P， LUO Y Z， et al. Investigation on topological morphology of tensegrity structure based on scheme matrix strategy‍［J］. China Civil Engineering Journal， 2021， 54（8）： 75-86 （in Chinese）.
[23]	ZHANG J， OHSAKIM. Free-form design of tensegrity structures by non-rigid-body motion analysis［C］‍∥Proceedings of IASS Annual Symposia 2013. 2013.
[24]	JAIN M， SAIHJPAL V， SINGH N， et al. An overview of variants and advancements of PSO algorithm［J］. Applied Sciences-Basel，‍ 2022， 12（17）： 8392.
[25]	JIANG X， LI S. Beetle antennae search without parameter tuning （BAS-WPT） for multi-objective optimization［J］. Filomat， 2020， 34（15）： 5113-5119.
[26]	ZHANG B， DUAN Y， ZHANG Y， et al. Particle swarm optimization algorithm based on beetle antennae search algorithm to solve path planning problem‍［C］‍∥2020 IEEE 4th Information Technology， Networking， Electronic and Automation Control Conference （ITNEC）. 2020， 1： 1586-1589.
[27]	解一鸣. 球形张拉整体机器人滚动分析与控制研究［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2018： 58-66.
	XIE Y M. Analysis and control about rolling motion of spherical tensegrity robot［D］. Harbin： Harbin Institute of Technology， 2018： 58-66 （in Chinese）.

参数	数值
杆长/m	0.380
杆半径/m	0.010
杆密度/（kg·m³）	2.74×10^-3
索刚度系数/（N·m）	500
正方形面索预荷载/N	41.5
等边三角形面索预荷载/N	38
索长/m	0.214

步态	TT_o	T_oS	T_oT_o
初始基础底面	T（1，5，21）	T_o （1，5，6）	T_o （1，5，6）
结束基础底面	T_o （1，5，6）	S（5，6，7，8）	T_o （1，2，6）
翻滚边编号	39	17	61
驱动索编号	45	45
调控量/m	0.068	0.037
应变能/J	2.471	1.026

进化步态	步态	初始基础底面	结束基础底面	翻滚边编号	驱动索编号	调控量/m	应变能/J
TT_oS	TT_o	T（1，5，21）	T_o （1，5，6）	39	45	0.062	2.520
	TT_o	T（1，5，21）	T_o （1，5，6）	39	49	0.020	2.520
	T_oS	T_o （1，5，6）	S（5，6，7，8）	17	45	0.037	1.026
	T_oS	T_o （1，5，6）	S（5，6，7，8）	17	49	0.000	1.026
	T_oT_o	T_o （1，5，6）	T_o （1，2，6）	61
ST_oT	ST_o	S（5，6，7，8）	T_o （1，5，6）	17	18	0.087	4.997
	ST_o	S（5，6，7，8）	T_o （1，5，6）	17	34	0.047	4.997
	T_oT	T_o （1，5，6）	T（1，5，21）	39	18	0.048	1.506
	T_oT	T_o （1，5，6）	T（1，5，21）	39	34	0.000	1.506
	T_oT_o	T_o （1，5，6）	T_o （1，2，6）	61

驱动方式	步态	驱动策略	索号/杆号（节点号）	调控量/m	应变能/J
索驱动	ST_oT	双索	18	0.078	4.048
	ST_oT	双索	34	0.038	4.048
	TT_oS	单索	45	0.054	1.626
		双索	45	0.049	2.029
		双索	49	0.033	2.029
杆驱动	ST_oT	双杆	10（12，22）	0.120	3.526
	ST_oT	双杆	11（13，23）	0.120	3.526
	TT_oS	单杆	10（12，22）	0.110	1.951

驱动方案	总调控量/m	总应变能/J	耗时/s
双索驱动	1.304	40.510	84
单、双索交替驱动	1.136	38.092	87
杆驱动	2.340	36.388	150

Optimization of cable drive strategies for tensegrity robots in planetary exploration

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[1]	Haifeng WANG, Kunpeng LIU, Hongxin JIANG, Chenxi DU. Aerodynamic optimization method of propeller multi⁃design points and variable pitch angle strategy [J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(9): 528831-528831.
[2]	QIN Ripeng, XU Kun, CHEN Jiawei, HAN Liangliang, DING Xilun. Design and motion planning of wheel-legged hexapod robot for planetary exploration [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2021, 42(1): 524244-524244.
[3]	QI Yannan, GAO Jingdong. Cascading failure invulnerability and optimization strategy of airspace sector network [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2018, 39(12): 322579-322579.
[4]	DU Xin, LI Haiyang, SHEN Hongxin. Skip Reentry Trajectory Optimization Based on Analysis of Path Constraints [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2014, 35(5): 1265-1275.
[5]	JIA Zhigang, WANG Rongqiao, HU Dianyin. Application of Fluid-solid Coupling on Multidisciplinary Optimization Design for Turbine Blades [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2013, 34(12): 2777-2784.
[6]	Wang Junqiang;Sun Shudong;Zhai Yingni;Niu Ganggang;. TOC Product Mix Optimization with Elevated Capacity of Outside Processing [J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2010, 31(9): 1880-1891.

构型	SC-12		TR-6
驱动方案	双索驱动	单、双索交替驱动	索驱动
总调控量/m	1.304	1.136	5.640
总应变能/J	40.51	38.092	21.416
耗时/s	84	87	80
行进距离/m	2.782		1.456
速度/（m·s^-1）	0.033	0.032	0.018
能量成本/（J·m^-1）	14.561	13.692	14.709