洞見 - 機器人 - # 多足機器人設計與控制

SCALER：適用於極端地形自由攀爬的多功能多足機器人

Q: SCALER 的設計和功能如何應用於搜索和救援行動或災難響應場景等實際應用？

SCALER 機器人的設計和功能使其非常適用於搜索和救援行動或災難響應等實際應用。以下是一些主要優勢： 地形適應性： SCALER 的多肢體設計、靈活的關節和多模式抓取器使其能夠在各種地形中移動，包括不平坦的地面、狹窄的通道、樓梯和垂直的牆壁。這種適應性對於在倒塌的建築物、地震後的廢墟或其他危險環境中導航至關重要。 攀爬能力： SCALER 的獨特能力是它能夠攀爬垂直表面和克服障礙物。這種能力在搜索和救援行動中非常寶貴，因為它允許機器人到達人類救援人員無法到達的區域，例如高層建築或不穩定結構。 靈活性和敏捷性： SCALER 的緊湊尺寸和靈活的肢體使其能夠在狹窄的空間中移動並執行需要精確運動的任務。這種敏捷性對於在倒塌的結構中尋找倖存者或檢查受損區域至關重要。 感測和感知： SCALER 可以配備各種感測器，例如相機、雷射雷達和氣體感測器，以收集有關周圍環境的信息。這些感測器可以幫助機器人創建地圖、識別危險並定位倖存者。 遙控操作： SCALER 可以通過無線通訊進行遠程操作，允許人類操作員從安全距離控制機器人。這一點在處理危險材料或在結構不穩定的環境中工作時尤為重要。 總之，SCALER 的地形適應性、攀爬能力、靈活性和感測能力使其成為搜索和救援行動以及災難響應場景的寶貴工具。

Q: SCALER 依靠其機械設計和抓取能力來應對挑戰性地形。將先進的感知和規劃能力整合到 SCALER 的控制系統中將如何增強其自主性和在未知環境中的適應性？

將先進的感知和規劃能力整合到 SCALER 的控制系統中，將大大增強其自主性和在未知環境中的適應性。以下是一些具體的例子： 環境感知與建模： 通過整合深度相機、LiDAR 和 IMU 等感測器，SCALER 可以實時感知周圍環境並構建 3D 地圖。這將使其能夠識別障礙物、估計地形可通行性並規劃安全有效的路徑。 自主導航與路徑規劃： 利用先進的路徑規劃算法，例如基於搜索的規劃或基於採樣的規劃，SCALER 可以自主地在複雜環境中導航，避開障礙物並找到到達目標位置的最優路徑。 抓取點選擇與規劃： 通過分析感知到的環境信息，SCALER 可以自主地選擇最佳的抓取點，以便在攀爬過程中保持穩定性和平衡。這需要結合幾何推理、力學分析和機器學習技術。 動態運動規劃與控制： 為了應對未知環境中的動態變化，SCALER 需要具備動態運動規劃和控制能力。這包括預測環境變化、調整步態和姿態以及在線優化運動軌跡。 人機交互與協作： 為了更好地與人類救援人員協作，SCALER 需要具備自然直觀的人機交互界面。這可以通過語音識別、手勢控制或增強現實技術來實現。 通過整合這些先進的感知和規劃能力，SCALER 將能夠在更廣泛的搜索和救援任務中發揮作用，並在更具挑戰性的環境中提供更有效的幫助。

Q: SCALER 的多模式抓取能力和全身運動讓人想起人類攀爬者的靈活性和適應性。從生物力學和運動控制的角度來看，從人類攀爬者身上汲取靈感如何推動更先進的攀爬機器人的發展？

人類攀爬者展現出的靈活性和適應性，為開發更先進的攀爬機器人提供了豐富的靈感來源。從生物力學和運動控制的角度來看，以下是一些可以借鑒人類攀爬者以推動攀爬機器人發展的關鍵方向： 多模式抓取與接觸適應： 人類攀爬者可以根據岩石的形狀、大小和紋理，靈活地運用各種抓握方式，例如捏、扣、掌抓等。未來的攀爬機器人可以通過開發具有更多自由度和可變形結構的仿生機械手，以及利用觸覺感測器和機器學習算法來實現類似的多模式抓取和接觸適應能力。 全身協調與運動規劃： 人類攀爬者擅長協調全身的運動，以保持平衡、產生動力並調整重心。未來的攀爬機器人可以通過發展基於動力學模型的全身運動規劃算法，以及利用强化學習等技術來學習人類攀爬者的運動策略，從而提高其在複雜地形上的運動效率和穩定性。 環境感知與風險評估： 人類攀爬者會根據視覺、觸覺和經驗來評估攀爬路線的難度和風險。未來的攀爬機器人可以通過整合更先進的環境感知技術，例如三維重建、紋理分析和語義分割，以及開發基於數據驅動的風險評估模型，來提高其對攀爬環境的理解和決策能力。 人機合作與學習： 人類攀爬者通常會互相學習和分享經驗，以提高攀爬技巧。未來的攀爬機器人可以通過發展人機合作學習框架，例如模仿學習和示教學習，從人類專家的示範和反饋中學習更優的攀爬策略和技巧。 總之，通過深入研究人類攀爬者的生物力學和運動控制原理，並將其與機器人技術相結合，我們有望開發出更加靈活、適應性更强、更加智能的攀爬機器人，以應對更具挑戰性的環境和任務。

核心概念

本文介紹了一種名為 SCALER 的新型多足機器人，它結合了獨特的機械設計和多模式抓取功能，使其能夠在各種極端地形（包括垂直牆壁、懸垂結構和光滑表面）上進行自由攀爬。

摘要

SCALER：適用於極端地形自由攀爬的多功能多足機器人研究論文摘要

文獻資訊： Tanaka, Y., Shirai, Y., Schperberg, A., Lin, X., & Hong, D. (2024). SCALER: Versatile Multi-Limbed Robot for Free-Climbing in Extreme Terrains. arXiv preprint arXiv:2312.04856v2.

研究目標： 本研究旨在開發一種能夠在極端地形中進行自由攀爬的多功能多足機器人，以解決現有移動機器人在應對複雜環境方面的局限性。

方法： 研究人員設計並製造了一個名為 SCALER 的四足機器人，該機器人具有獨特的軀幹連桿機構、平行串聯肢體設計和機械適應性 GOAT 抓取器。SCALER 的設計重點是實現移動性和靈活性之間的平衡，同時確保在各種地形上進行穩定抓取所需的強度和耐用性。研究人員開發了新的步態演算法，包括 SKATE 步態和改進的小跑步態，以優化機器人在不同攀爬場景中的運動和穩定性。此外，他們還探索了多模式抓取技術，使 SCALER 能夠利用其 C 形手指和全身運動來執行七種不同的抓取模式，從而增強其在各種表面上的適應性和穩定性。

主要發現： SCALER 在硬體實驗中表現出卓越的攀爬能力，證明了其在垂直牆壁、懸垂結構、光滑表面和抱石牆等各種挑戰性地形上的移動性。SCALER 的軀幹連桿機構增強了其工作空間並減少了攀爬過程中的負載，而其平行串聯肢體設計在保持速度和機械效率的同時提供了必要的強度和熱耗散。SCALER 的 GOAT 抓取器，特別是具有七種抓取模式的 C-GOAT，通過實現多種抓取策略，顯著增強了機器人的多功能性，使其能夠克服原本無法攀爬的障礙。

主要結論： 本研究成功開發了一種名為 SCALER 的新型多足機器人，該機器人展示了在極端地形中進行自由攀爬的卓越能力。SCALER 結合了新穎的機械設計、多模式抓取功能和先進的步態演算法，為機器人移動性和靈活性設定了新的基準。

意義： SCALER 的開發在機器人運動領域取得了重大進展，為搜索和救援、檢查、維護和探索等各種應用開闢了新的可能性。其在極端地形中的自由攀爬能力使其成為應對複雜和非結構化環境（如建築工地、災區和外星地形）的寶貴工具。

局限性和未來研究： 雖然 SCALER 展示了令人印象深刻的攀爬能力，但其性能在很大程度上取決於環境條件和抓取表面的特性。未來的研究可以集中於增強機器人的感知和規劃能力，使其能夠在動態和不確定的環境中自主導航和做出決策。此外，探索新的抓取器設計和材料可以進一步增強 SCALER 的多功能性和在更廣泛表面上的可靠性。

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arxiv.org

統計資料

SCALER 機器人重約 12 公斤。
SCALER 的肢體由高扭矩 Dynamixel XM430-350 電機驅動。
SCALER 的 C-GOAT 抓取器可以產生高達 310 牛頓的抓取力。
SCALER 的 SKATE 步態確保始終有兩條腿保持靜止，從而最大限度地提高穩定性和能效。
SCALER 的改進小跑步態採用專用的剛度力控制階段，以解決動態攀爬過程中的下垂效應。

引述

“雖然現有的四足機器人已經展現出令人印象深刻的靈巧技能，例如物體操作，但平衡高耗能的運動和靈巧的抓取能力至關重要。”
“據我們所知，SCALER 是第一個在地球重力下展示多種自由攀爬能力的機器人，它使用兩種以上的抓取模式並在自由攀爬中採用全身方法。”
“我們的研究結果表明，SCALER 是一種很有前途的平台，可用於研究機器人運動和抓取的挑戰性問題，為在極端地形中運行的機器人系統的開發鋪平了道路。”

從以下內容提煉的關鍵洞見

SCALER: Versatile Multi-Limbed Robot for Free-Climbing in Extreme Terrains

by Yusuke Tanak... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.04856.pdf

SCALER: Versatile Multi-Limbed Robot for Free-Climbing in Extreme Terrains

深入探究

SCALER 的設計和功能如何應用於搜索和救援行動或災難響應場景等實際應用？

SCALER 機器人的設計和功能使其非常適用於搜索和救援行動或災難響應等實際應用。以下是一些主要優勢：

地形適應性： SCALER 的多肢體設計、靈活的關節和多模式抓取器使其能夠在各種地形中移動，包括不平坦的地面、狹窄的通道、樓梯和垂直的牆壁。這種適應性對於在倒塌的建築物、地震後的廢墟或其他危險環境中導航至關重要。
攀爬能力： SCALER 的獨特能力是它能夠攀爬垂直表面和克服障礙物。這種能力在搜索和救援行動中非常寶貴，因為它允許機器人到達人類救援人員無法到達的區域，例如高層建築或不穩定結構。
靈活性和敏捷性： SCALER 的緊湊尺寸和靈活的肢體使其能夠在狹窄的空間中移動並執行需要精確運動的任務。這種敏捷性對於在倒塌的結構中尋找倖存者或檢查受損區域至關重要。
感測和感知： SCALER 可以配備各種感測器，例如相機、雷射雷達和氣體感測器，以收集有關周圍環境的信息。這些感測器可以幫助機器人創建地圖、識別危險並定位倖存者。
遙控操作： SCALER 可以通過無線通訊進行遠程操作，允許人類操作員從安全距離控制機器人。這一點在處理危險材料或在結構不穩定的環境中工作時尤為重要。
總之，SCALER 的地形適應性、攀爬能力、靈活性和感測能力使其成為搜索和救援行動以及災難響應場景的寶貴工具。

SCALER 依靠其機械設計和抓取能力來應對挑戰性地形。將先進的感知和規劃能力整合到 SCALER 的控制系統中將如何增強其自主性和在未知環境中的適應性？

將先進的感知和規劃能力整合到 SCALER 的控制系統中，將大大增強其自主性和在未知環境中的適應性。以下是一些具體的例子：

環境感知與建模：  通過整合深度相機、LiDAR 和 IMU 等感測器，SCALER 可以實時感知周圍環境並構建 3D 地圖。這將使其能夠識別障礙物、估計地形可通行性並規劃安全有效的路徑。
自主導航與路徑規劃：  利用先進的路徑規劃算法，例如基於搜索的規劃或基於採樣的規劃，SCALER 可以自主地在複雜環境中導航，避開障礙物並找到到達目標位置的最優路徑。
抓取點選擇與規劃：  通過分析感知到的環境信息，SCALER 可以自主地選擇最佳的抓取點，以便在攀爬過程中保持穩定性和平衡。這需要結合幾何推理、力學分析和機器學習技術。
動態運動規劃與控制：  為了應對未知環境中的動態變化，SCALER 需要具備動態運動規劃和控制能力。這包括預測環境變化、調整步態和姿態以及在線優化運動軌跡。
人機交互與協作：  為了更好地與人類救援人員協作，SCALER 需要具備自然直觀的人機交互界面。這可以通過語音識別、手勢控制或增強現實技術來實現。
通過整合這些先進的感知和規劃能力，SCALER 將能夠在更廣泛的搜索和救援任務中發揮作用，並在更具挑戰性的環境中提供更有效的幫助。

SCALER 的多模式抓取能力和全身運動讓人想起人類攀爬者的靈活性和適應性。從生物力學和運動控制的角度來看，從人類攀爬者身上汲取靈感如何推動更先進的攀爬機器人的發展？

人類攀爬者展現出的靈活性和適應性，為開發更先進的攀爬機器人提供了豐富的靈感來源。從生物力學和運動控制的角度來看，以下是一些可以借鑒人類攀爬者以推動攀爬機器人發展的關鍵方向：

多模式抓取與接觸適應：  人類攀爬者可以根據岩石的形狀、大小和紋理，靈活地運用各種抓握方式，例如捏、扣、掌抓等。未來的攀爬機器人可以通過開發具有更多自由度和可變形結構的仿生機械手，以及利用觸覺感測器和機器學習算法來實現類似的多模式抓取和接觸適應能力。
全身協調與運動規劃：  人類攀爬者擅長協調全身的運動，以保持平衡、產生動力並調整重心。未來的攀爬機器人可以通過發展基於動力學模型的全身運動規劃算法，以及利用强化學習等技術來學習人類攀爬者的運動策略，從而提高其在複雜地形上的運動效率和穩定性。
環境感知與風險評估：  人類攀爬者會根據視覺、觸覺和經驗來評估攀爬路線的難度和風險。未來的攀爬機器人可以通過整合更先進的環境感知技術，例如三維重建、紋理分析和語義分割，以及開發基於數據驅動的風險評估模型，來提高其對攀爬環境的理解和決策能力。
人機合作與學習：  人類攀爬者通常會互相學習和分享經驗，以提高攀爬技巧。未來的攀爬機器人可以通過發展人機合作學習框架，例如模仿學習和示教學習，從人類專家的示範和反饋中學習更優的攀爬策略和技巧。
總之，通過深入研究人類攀爬者的生物力學和運動控制原理，並將其與機器人技術相結合，我們有望開發出更加靈活、適應性更强、更加智能的攀爬機器人，以應對更具挑戰性的環境和任務。