Avanços em Sistemas de Manipuladores Robóticos Flexíveis—Parte I: Visão Geral e Métodos de Modelagem Dinâmica

Os manipuladores robóticos flexíveis (MRFs) apresentam vantagens sobre manipuladores tradicionais de corpo rígido, incluindo menor consumo de energia, resposta mais rápida, maior segurança, menor ocupação de espaço e maior flexibilidade operacional. Este artigo revisa os avanços nas tecnologias de modelagem, planejamento e controle dos MRFs, juntamente com suas aplicações e perspectivas. Em comparação com artigos de revisão anteriores sobre MRFs, este trabalho possui os seguintes destaques. Primeiro, métodos de modelagem em relação à flexibilidade das articulações, flexibilidade dos links e efeitos de acoplamento link-articulação são revisados sistematicamente; segundo, métodos de planejamento de movimento de MRFs são revisados isoladamente em vez de serem tratados como parte dos métodos de controle de MRFs; terceiro, esta pesquisa apresenta os avanços recentes em MRFs que incorporam inteligência artificial (IA), reconhecendo a IA como uma tendência de pesquisa prevalente; e por fim, esta é a única pesquisa a explorar sistematicamente as aplicações em rápida evolução dos sistemas de MRF nos últimos cinco anos. Nosso trabalho é dividido em dois artigos independentes. Este artigo, que é o primeiro, inclui o histórico básico dos MRFs, uma visão geral de pesquisas anteriores relacionadas a MRFs, e métodos de modelagem dinâmica para MRFs. O segundo artigo revisará os métodos prevalentes de planejamento de movimento e controle para um MRF, juntamente com aplicações e perspectivas dos MRFs.