定常曲率連続ロボットの設計と運動学モデル化：レビュー

連続ロボティクスは急速に豊かで多様な研究分野となり、多くの設計と適用が実証されています。この形態と目的の多様性にもかかわらず、連続ロボットに適用されている基本的な単純化された運動モデルには驚くべき類似点が存在します。しかし、異なる応用、座標系の選択、および用いられる解析形式によって、これが容易に隠されることがあります。本文では、いくつかのモデル化アプローチを共通のフレームと表記法でレビューし、部分的に定常曲率の場合にはそれらが同一の結果を生み出すことを示しています。この議論は、過去数年間にわたって多くの研究者が異なる方法で表現してきた内容、すなわち定常曲率運動学は、一般的で全ての連続ロボットに適用可能なサブマッピングと、ロボット固有のもう一つのサブマッピングから成ると考えることができることを明らかにします。これらのマッピングは、単一セクションと多セクションのケースの両方に対して展開されます。同様に、ロボットのヤコビ行列である微分運動学をロボット固有の部分とロボット非依存の部分に分解することについても議論します。論文は、連続ロボティクスの未来を形作る現在の研究のいくつかのテーマに関する見解で締めくくられます。