Energieeffiziente Brachiation eines dreigliedrigen Roboters mit passiven Greifern: RicMonk

Główne pojęcia

RicMonk, ein neuartiger dreigliedriger Brachiation-Roboter mit passiven Greifern, wurde entwickelt, um energieeffiziente und vielseitige Brachiation-Manöver auf leiternähnlichen Strukturen zu ermöglichen.

Streszczenie

Der Artikel präsentiert das Design, die Analyse und die Leistungsbewertung von RicMonk, einem neuartigen dreigliedrigen Brachiation-Roboter mit passiven Haken-Greifern. Brachiation, eine wendige und energieeffiziente Fortbewegungsart, die bei Primaten beobachtet wird, hat die Entwicklung von RicMonk inspiriert, um vielseitige Fortbewegung und Manöver auf leiternähnlichen Strukturen zu erforschen.
Der Roboter weist eine anatomische Ähnlichkeit zu Gibbons auf, und die Integration eines Schwanzmechanismus zur Energiezufuhr tragen zu seinen einzigartigen Fähigkeiten bei. Der Artikel erläutert die Verwendung der Direct Collocation-Methodik zur Optimierung von Trajektorien für das dynamische Verhalten des Roboters und die Stabilisierung dieser Trajektorien mit einem zeitvariablen linearen quadratischen Regler (TVLQR).
Mit RicMonk wird bidirektionale Brachiation demonstriert und eine vergleichende Analyse mit seinem Vorgänger, AcroMonk - einem zweigliedrigen Brachiation-Roboter, durchgeführt, um zu zeigen, dass die Präsenz eines passiven Schwanzes die Energieeffizienz verbessert. Das Systemdesign, die Controller und die Softwareimplementierung sind öffentlich auf GitHub verfügbar.

Statystyki

Die Gesamtenergie (TE), die von AcroMonk für fünf aufeinanderfolgende Vorwärts-Brachiation-Manöver (BF) verbraucht wird, beträgt 8,9547 J. Die Gesamtenergie, die von RicMonk für dieselben Manöver verbraucht wird, beträgt 15,1947 J.
Der Kostenfaktor für den Transport (CoT) von AcroMonk beträgt 0,3355, während der CoT von RicMonk 0,2760 beträgt.
Die Zeit für den Transport (t) der fünf Manöver beträgt bei AcroMonk 11 Sekunden und bei RicMonk 17 Sekunden.

Cytaty

"RicMonk, ein neuartiger dreigliedriger Brachiation-Roboter mit passiven Haken-Greifern, wurde entwickelt, um energieeffiziente und vielseitige Brachiation-Manöver auf leiternähnlichen Strukturen zu ermöglichen."
"Die Präsenz eines passiven Schwanzes trägt zu den einzigartigen Fähigkeiten von RicMonk bei."

Kluczowe wnioski z

RicMonk

by Shourie S. G... o arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15762.pdf

Głębsze pytania

Wie könnte der Einsatz eines Floating-Base-Modells die Optimierung von Trajektorien für die ricochetal-Brachiation verbessern?

Die Verwendung eines Floating-Base-Modells könnte die Optimierung von Trajektorien für die ricochetal-Brachiation verbessern, indem es eine genauere Darstellung des Systems ermöglicht. Durch die Berücksichtigung des nicht-seriellen kinematischen Kopplungsmechanismus zwischen Schwanz und Armen kann das Floating-Base-Modell eine realistischere Vorhersage des Endzustands des Roboters liefern. Dies ist entscheidend für die Trajektorienoptimierung, da der Roboter in der Lage sein muss, effizient und präzise zu planen, wie er die Stangen während der ricochetal-Brachiation erreicht. Darüber hinaus kann das Floating-Base-Modell die Berücksichtigung von zusätzlichen Dynamiken und Einschränkungen ermöglichen, die bei der Planung komplexer Bewegungen auf unebenen oder instabilen Oberflächen auftreten können.

Welche Herausforderungen müssen bei der Entwicklung von Greifern überwunden werden, um den Loslassvorgang mit geringerem Drehmoment zu ermöglichen?

Die Entwicklung von Greifern, die den Loslassvorgang mit geringerem Drehmoment ermöglichen, beinhaltet mehrere Herausforderungen, die überwunden werden müssen. Eine zentrale Herausforderung besteht darin, die Stabilität und Zuverlässigkeit des Greifers während des Brachiationsvorgangs sicherzustellen. Der Greifer muss so konstruiert sein, dass er eine sichere und feste Verbindung mit der Stange herstellen kann, um ein unerwünschtes Lösen oder Verrutschen zu verhindern. Gleichzeitig muss der Greifer so gestaltet sein, dass er das Drehmoment minimiert, das erforderlich ist, um die Verbindung zur Stange zu lösen. Dies erfordert eine sorgfältige Auswahl von Materialien, Formen und Mechanismen, um Reibung und Haftung zu optimieren und ein effizientes Lösen zu ermöglichen. Darüber hinaus müssen die Greifer so ausgelegt sein, dass sie den Anforderungen an das Gewicht und die Dynamik des Roboters gerecht werden, um eine reibungslose und präzise Bewegung zu gewährleisten.

Wie könnte die Integration von Online-Trajektorienoptimierung die Leistung von RicMonk bei unregelmäßig platzierten Stangen verbessern?

Die Integration von Online-Trajektorienoptimierung könnte die Leistung von RicMonk bei unregelmäßig platzierten Stangen verbessern, indem sie Echtzeit-Anpassungen an die Bewegungsplanung des Roboters ermöglicht. Durch die kontinuierliche Optimierung der Trajektorien während des Betriebs kann RicMonk seine Bewegungen an unvorhergesehene Hindernisse oder Veränderungen in der Umgebung anpassen. Dies ist besonders wichtig, wenn der Roboter mit unregelmäßig platzierten Stangen konfrontiert ist, da er flexibel auf neue Situationen reagieren muss. Die Online-Trajektorienoptimierung kann es RicMonk ermöglichen, optimale Pfade zu berechnen, die die effizienteste und sicherste Navigation zwischen den Stangen gewährleisten. Durch die Integration von Echtzeit-Anpassungen kann RicMonk seine Leistungsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit bei der Brachiation auf unregelmäßigen Stangenstrukturen verbessern.