机器人技术的发展不断受到自然界生物的启发，而蛇形机器人则在具有挑战性的环境中崭露头角。然而，现存问题中最为突出的是大多数长径比较大的蛇形机器人刚度较低，制约了它们在操作时的准确性和实用性。

为了克服这一挑战，研究人员提出了一项新颖的综合刚度调节策略，构建了一种“宏观-微观”结构，从而提高了在深处和有限空间中操作时的位置精度。随后，研究团队开发了调节系统刚度的综合策略，并借助动静力模型进行误差预测。

新的控制策略还考虑了内摩擦、缆索刚度随张力变化以及它们在不同配置下对蛇臂结构刚度的影响，以提高建模精度。通过在物理原型和控制系统上进行实验验证，展示了由于蛇臂驱动缆线张力的调整而带来的刚度改善。

蛇形机器人的生物灵感

动物一直是机器人系统的灵感源泉，其不同身体结构演化出各种运动和 locomotion（运动方式）风格，为机器人技术提供了宝贵的参考。尽管大多数以动物为灵感的机器人是受到有腿动物物种的启发，但一些机器人学家一直在研究机器人身体类似于其他动物，其中就包括蛇。

蛇形机器人具备独特的特征，使得它们在某些技术应用中可能比其他机器人更为合适。其灵活、蛇一样的运动方式使得在执行微创手术和内窥镜干预时更具有优势，通过患者的鼻子进入体内，然后到达目标区域。

尽管蛇形机器人在生物灵感和柔性运动方面具有明显优势，但目前的远程操作方法并不尽如人意。

虽然蛇形机器人具有超冗余性，即拥有大量甚至无限的自由度，但用于远程控制的电子设备通常只允许用户指定六个自由度。这一限制成为远程操作的瓶颈，阻碍了蛇形机器人在实际应用中的广泛应用。

新策略的诞生：SnakeTTP算法

为了解决远程操作的限制，汉诺威大学的研究人员在一项最新的研究中推出了一种创新的策略，用于直观和远程操纵超冗余的蛇形机器人的运动，该策略被命名为SnakeTTP。

SnakeTTP是一种用于直观远程操纵实现内窥镜任务的运动和枢轴重定向的统一算法，基于任务优先逆运动学的新方法允许在最高优先级下指定不同的位置和方向，并在零空间内进行形状适配。形状适配通过最大化使用Frechet距离的两条曲线的相似性来执行，同时指定末端执行器的位置和方向。

为了验证SnakeTTP算法的有效性，Habich及其团队进行了一系列实验，他们邀请了14名研究参与者，让他们控制模拟蛇形机器人的运动，并将其引导到模拟环境中的目标区域。

实验结果显示，控制模拟蛇形机器人的用户成功完成了运动任务，并且在目标区域内改变机器人的运动方向时，形状的变化最小化。与使用当前和期望的链接位置之间的欧几里德距离的经典策略相比，基于Frechet距离的新型形状适配方法将形状误差减少了最多20.1%。

这一实验证明了SnakeTTP算法的成功应用，为远程操作蛇形机器人提供了一种更加直观、精准的方式。

尽管SnakeTTP算法在模拟环境中取得了不错的预期结果，但研究团队也承认这仅仅是一个开始，他们计划在真实环境中对蛇形机器人进行更多测试，以进一步验证这一创新策略的有效性。

结语

SnakeTTP算法是人类更精确地控制蛇形机器人或其他超冗余机器人的进步，不仅可以更好地模拟蛇形或触手状的运动，还将促进这些机器人在医学环境中的广泛应用，特别是在人体内执行微创手术等高度复杂的程序，这有望为医疗领域带来革命性的变革。