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软体机器人的柔顺、环境适应能力强，在医疗辅助、人机交互等域具有广阔应用前景。然而，其连续形变的特也使其难以在复杂、多变环境中稳定工作。记者14日从东南大学获悉，该校联新加坡国立大学、美国麻省理工学院团队，模拟大脑经元的结构和经突触的可塑，提出了种面向软体机器人的通用学习与控制框架，并实现了较的控制精度。相关成果近日刊发于学术期刊《科学进展》。

“人脑经元之间靠突触进行连接和传递信息，这启发我们模拟大脑经元的结构和突触的可塑，来控制软体机器人。”论文的作者兼共同通讯作者、东南大学机械工程学院教授唐志强介绍，团队提出了种通用学习与控制框架，这种框架由两类模块组成。

唐志强解释，类模块，是用摄像头捕捉不同软体机器人在完成不同任务时的共特征，PVC管道管件粘结胶从而学习机器人位移、轮廓、应变等变化的共控制规律；二类模块，是基于元学习的梯度法，通过机器人在执行不同任务的信息，自主调节机械臂的控制指令。

团队随后将这种框架在三种不同类型的软体机械臂平台上，进行轨迹跟踪、物体操作以及形态控制等技术验证。

“实验结果表明，该控制框架能够在负载连续变化、环境扰动以及执行器部分失等复杂条件下保持较控制精度和稳定。”唐志强表示贵州PVC管件胶，应用这种框架，机械臂控制的对精度较，其中位置控制误差在5毫米内，形变控制精度在92以上。相对于目前主流的基于斯过程的控制法，位置控制误差可减少44至55，相较于基于图像的逆向运动学法，形变控制误差可减少33至68。（记者金凤）

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