《Biomimetics》：Design and Experimental Verification of a Gibbon-Inspired Tree-Climbing Robot for Forestry Environments
Xinzhe Lu,
Jianshuo An,
Latai Ga,
Xiaopeng Bai,
Daochun Xu and
Wenbin Li
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树栖攀爬机器人主要用于高大树木的修剪与采收作业；然而，有限的结构自由度（Degrees of Freedom, DoFs）降低了其在复杂环境中的灵活性。为提高机器人的灵活性与环境适应性，本研究提出了一种新颖的长臂猿仿生三臂爪式树栖攀爬机器人。研究人员开发了一款
树栖攀爬机器人主要用于高大树木的修剪与采收作业；然而，有限的结构自由度（Degrees of Freedom, DoFs）降低了其在复杂环境中的灵活性。为提高机器人的灵活性与环境适应性，本研究提出了一种新颖的长臂猿仿生三臂爪式树栖攀爬机器人。研究人员开发了一款总质量约2.52 kg的14自由度原型机，包含三个机械臂及独立驱动的爪具。研究分别建立了串联臂与并联移动平台的运动学模型，并通过数值仿真验证了模型精度。基于此，研究人员实现了控制系统并在野外攀爬实验中测试了物理样机。在不同粗糙度表面（包括湿润树干、人造木材及光滑钢板）上的抓取测试证明了爪具对多样材料的适应性。该机器人成功攀爬了倾角为52–90°的树干，最大有效载荷达1.81 kg；每个完整步态周期平均耗时约4分钟。结果表明，该机器人能够成功模拟长臂猿攀爬时的运动姿态，验证了这一仿生设计在真实林业环境中的可行性与实际应用价值。
该研究聚焦于解决现有树栖机器人在复杂林业场景中存在的稳定性不足及避障能力受限的核心问题。针对轮式及环绕式机器人受限于推进机制、主要适用于光滑树皮树木，而现有爪式机器人存在重心不稳或结构冗余等缺陷，研究人员以长臂猿（Gibbon）的解剖特征与攀爬行为为仿生对象，开发了一种新型的三臂爪式树栖攀爬机器人系统。此项工作发表于《Biomimetics》期刊，旨在通过简化结构、实现高效控制与环境适应性的平衡，为森林环境中的高效稳定攀爬及自主作业提供新的技术路径。
为实现上述目标，研究人员采用了多项关键技术方法。首先，基于长臂猿前肢与后肢的功能差异，进行了仿生构型设计，确立了由三个机械臂组成的混合串并联（Series–Parallel Hybrid）结构，并构建了三维原型模型。其次，运用螺旋理论（Screw Theory）分析了移动平台的自由度，并利用Denavit–Hartenberg（D-H）参数法建立了单臂及并联平台的运动学模型。随后，基于Adams View 2017平台开展了运动学数值仿真，并利用ANSYS 2024 R2软件进行了结构静力学有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）。最后，基于Arduino Mega2560开发了控制硬件与软件系统，并制作了物理样机，在多种自然树干环境下进行了实地抓取与攀爬实验。
研究结果详细阐述了该系统的性能验证过程。在运动学建模验证方面，研究人员通过在Adams平台预设末端轨迹并与理论模型计算数据对比，证实了5R与4R串联机械臂的正逆运动学模型均有效，其位置根均方误差（Root Mean Square Error, RMSE）为3.86 mm，角度RMSE为1.69°。同时，2-5R并联平台的运动学模型也得到了验证，其轨迹RMSE为3.69 mm，证明了模型控制的准确性。在结构刚度验证方面，有限元分析结果显示，在施加相当于自重80%的载荷条件下，机器人最大变形量为3.4 mm，最大等效应力为86.9 MPa，远低于6061铝合金的屈服极限，验证了结构设计的可靠性与抗倾覆能力。在基于仿真结果的控制系统与样机试制方面，研究人员开发了基于坐标变换与脉冲宽度调制（Pulse Width Modulation, PWM）信号输出的控制程序，并成功制造出总质量约2.52 kg的物理样机，其核心机体质量占比约54%，确保了重心的稳定性。在抓取与承载稳定性实验中，爪具在湿润树干、人造木材及光滑钢板等多种材料表面均表现出稳定的夹持力，且在三爪或双前爪夹持模式下，最大承载能力达到1.81 kg（约为自重的71.8%），而在前后爪不对称夹持时则易发生倾覆。在机器人爬树能力验证实验中，样机成功完成了直径50–135 mm、倾角52–90°的树干与树枝的动态攀爬，单个完整步态周期平均耗时约4分钟，最大单步提升距离可达36 cm。
讨论部分深入分析了该设计的优势与局限。相较于现有的小型攀爬机器人（如6.8 kg或5.4 kg的机型），该原型机实现了轻量化（2.52 kg），且相比长行程的“Climbot”（42 kg），其紧凑结构更利于穿越狭窄枝杈。尽管其爬升速度（约4分钟/步态）不及轮式机器人（80 cm/s）或某些爪式机器人（5.75 cm/s），主要受限于控制程序的冗余与指令响应延迟，但该设计在作业空间与承载能力上表现卓越。其机身可保持与树干80–200 mm的距离，避免了直接接触摩擦造成的树皮损伤，且三爪结构提供了约72%的载重自重比，显著优于部分仿生脊柱机器人。此外，研究发现单爪断电时机器人仍可依靠重力附着于树干，但大范围运动时存在的晃动问题可通过多项式插值轨迹规划及关节刚度实时调整来优化。
结论部分指出，本研究通过长臂猿的仿生分析，构建了14自由度、4本体运动自由度的机器人模型。混合串并联结构消除了冗余关节，简化了控制系统。数值仿真与物理实验共同证实了结构的强度安全性（最大变形2.4 mm，应力仅为屈服强度的30.3%）及控制系统的有效性。该机器人爪具适应性强，最大载荷1.81 kg，并能攀爬直径50–135 mm、倾角大于52°的复杂树干。尽管受限于控制系统效率及实验场景的单一性，未来工作仍需建立可控室内实验平台，优化控制逻辑，并设计通用模块化结构以集成修剪、采摘等功能模块，从而进一步拓展该长臂猿仿生机器人在复杂林业环境中的实际应用性能。
