在受限空间中导航时腿式机器人的姿势适应模型资兴
发布时间:2022-08-29 23:24:33
在受限空间中导航时,腿式机器人的姿势适应模型
多腿机器人能够在各种复杂的非结构化地形中导航。它们的许多自由度使他们能够适应步行姿势,以在包括密闭空间在内的多种挑战性环境中导航。
但是,最流行和最常用的多腿平台无法自动执行此调整为了解决这个限制,CSIRO的研究人员与苏黎世联邦理工学院最近合作设计了一种新方法,该方法允许有腿机器人根据其所处的环境自主改变其身体形状。
“过去八年来,我们一直在进行腿式机器人研究,并开发自己的腿式机器人,”进行这项研究的团队的首席研究员Navinda Kottege告诉TechXplore。“
这些多腿机器人具有很多自由度,使它们在行走时可以有许多不同的姿势。
当我们将机器人部署在复杂的密闭环境中时,例如地下矿井,天花板空腔或地板下区域,我们意识到,他们需要改变腿部和身体的形态,以挤过狭窄的缝隙,在高大的障碍物上行走或在低悬垂处爬行。这一要求促使了这项研究。”
Kottege及其同事最近进行的研究从软机器人技术中汲取了灵感,提出了机器人模型的可变形边界框抽象,并结合了映射和规划策略。
对于制图,研究人员使用了通过安装在机器人上的距离传感器生成的以机器人为中心的多重高程图。对于路径规划,他们使用了称为CHOMP的轨迹优化算法,该算法可以在避免障碍的同时创建平滑的轨迹。
由Kottege和他的同事设计的方法将机器人建模为可变形的边界盒,该边界盒可以在其特定的关节极限内变形,以适应狭窄的空间。
研究人员还开发了一系列算法,可以使变形的边界框表示形式映射到一组关节角度,然后将这些角度输入到机器人中,使其在狭窄的空间中导航时能够自动适应其姿势。
Kottege解释说:“我们开发的方法不限于特定的传感器或特定的有腿机器人。” “这些发现可以应用于来自提供环境3D点云的任何传感器以及任何具有足够自由度的机器人,这些机器人都可以将其建模为可变形的边界框。
可以使未来的机器人有能力在实际应用中有效地适应其姿势,例如在坍塌的矿井中或在地震后进行搜救,以穿越困难和复杂的密闭空间并及时到达幸存者。”
研究人员在模拟中以及在CSIRO的六脚机器人Weaver上实施和评估了他们提出的方法。
他们能够在人工测试空间和现实环境中,在25厘米的悬垂障碍物下,穿过70厘米宽的间隙和22厘米高的障碍物上进行导航。将来,他们的模型可以应用于需要在矿山,建筑工地,受损建筑物和其他挑战性环境中运行的有腿机器人。
Kottege说:“我们现在将继续致力于开发强大高效的有腿机器人,这些机器人能够在复杂的现实世界环境中运行,以搜索和救援等应用为目标,尤其是在没有GPS覆盖的地下环境中。”
“这是一个工作领域,涉及许多研究问题,涉及范围从机械设计,机器人感测和感知到定位和导航等等。”
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