(a) Imagen de HAMR con ejes fijos al cuerpo que se muestra, y marcadores de seguimiento y componentes etiquetados. (b) Esquema de un modelo eléctrico de parámetros agrupados de un solo actuador y circuito de medición del codificador piezoeléctrico asociado [38]. (c) Un diagrama de bloques de la arquitectura de detección y control propuesta. Aquí x r es la posición y velocidad del actuador de referencia, ˆX a es la posición y la velocidad estimadas del actuador, u f es el voltaje del actuador de alimentación directa, u a es el voltaje de control, y ˆu ay y son las medidas del sensor. El diseño del estimador y el controlador se discute en las Secs. 3 y 4, respectivamente. Crédito:Doshi et al.
Un equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica ha desarrollado recientemente un marco computacionalmente eficiente para la estimación y el control de las trayectorias de las piernas en un microrobot cuadrúpedo. Su enfoque descrito en un artículo publicado previamente en arXiv, logró una estimación y un control precisos de la posición, y el robot se movía a través de una amplia gama de frecuencias de zancada (10-50 Hz).
Animales terrestres animales que viven y se mueven predominante o totalmente en tierra, Navegue por terrenos naturales utilizando una variedad de trayectorias de piernas complejas. La elección de las trayectorias de las piernas a menudo depende de una serie de factores morfológicos, como su postura, cinemática de cadera y piernas, diseños de tobillo y pie y capacidades de actuación.
"Los animales también modifican las trayectorias de sus patas para cumplir con los requisitos de rendimiento, como la velocidad, estabilidad y economía, así como adaptarse a factores externos como el tipo de terreno y las propiedades de la superficie, "escribieron los investigadores en su artículo". Inspirados por sus homólogos biológicos, Los robots bípedos y cuadrúpedos grandes (longitud del cuerpo ~ 100 cm) suelen tener dos o más grados de libertad accionados (DOF) por pierna para permitir trayectorias complejas de las piernas ".
En el pasado, debido a limitaciones en la actuación, detección y computación, Los robots de patas pequeñas solo podían lograr una locomoción efectiva a través de trayectorias de piernas mediadas mecánicamente. Recientemente, sin embargo, Los avances en la fabricación han permitido el desarrollo de robots de patas diminutas que pueden operar en múltiples frecuencias de zancada y con trayectorias de piernas con múltiples DOF.
En la actualidad, Los robots biológicamente inspirados de dos y cuatro patas emplean una variedad de esquemas de control, que les permiten adaptarse a diferentes entornos y requisitos de rendimiento. Estudios anteriores han propuesto una variedad de enfoques para lograr una locomoción estable y dinámica en robots de patas pequeñas, incluidos los algoritmos de optimización, controladores que utilizan modelos cinemáticos estocásticos y algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo. A pesar de los resultados prometedores logrados con muchos de estos métodos, cada uno de ellos tiene sus propias limitaciones.
(a) Configuración experimental con un solo tramo utilizado para evaluar el desempeño del estimador, con componentes etiquetados. La verdad de tierra es proporcionada por un sensor de desplazamiento de fibra óptica calibrado (Philtec-D21) a 2.5 kHz. (b) Diagrama de bloques de comunicación y estimación para la caracterización del estimador en el marco del actuador con bloques implementados en el objetivo xPC sombreados en naranja. Tenga en cuenta que las ganancias actualizadas de Kalman (matrices A, B, H D, y K; sombreados en azul) están precalculados fuera de línea. Crédito:Doshi et al.
El MicroRobot Ambulatorio de Harvard (HAMR), que utiliza actuadores de flexión piezoeléctricos de gran ancho de banda, se ha descubierto que logra una rápida locomoción, sin embargo, su funcionamiento de alto rendimiento todavía se limita a un rango estrecho de frecuencias de zancada. En su estudio reciente, El equipo de investigadores de la Universidad de Harvard y el Instituto Wyss se propuso desarrollar un nuevo enfoque que pudiera lograr la locomoción efectiva del robot HAMR en múltiples frecuencias de zancadas.
"En este trabajo, Aprovechamos la detección concomitante para la actuación piezoeléctrica para desarrollar un marco computacionalmente eficiente para la estimación y el control de las trayectorias de las piernas en un microrobot cuadrúpedo, "escribieron los investigadores en su artículo." Demostramos una estimación de posición precisa ( <16% de error cuadrático medio) y control ( <16% de error de seguimiento cuadrático medio) durante la locomoción en una amplia gama de frecuencias de zancada (10-50 Hz) ".
HAMR es un microrobot cuadrúpedo de 4,5 cm de largo que pesa 1,4 g. Cada una de sus patas tiene dos grados de libertad, que son accionados por actuadores de flexión piezoeléctricos controlados con señales de voltaje CA. El enfoque ideado por los investigadores estima la posición y la velocidad de las piernas, luego usa estas estimaciones para generar una variedad de trayectorias de piernas para mejorar la locomoción.
Este método les permitió explorar dos trayectorias paramétricas de piernas, investigando la influencia del deslizamiento de la pierna, rigidez, sincronización y energía en el rendimiento de la locomoción. Este barrido de parámetros finalmente resultó en un mapa de rendimiento experimental, permitiéndoles seleccionar los parámetros de control y determinar las trayectorias de las piernas que maximizan el rendimiento a una frecuencia de paso y paso particular. Usando estos parámetros, los investigadores lograron un rendimiento notable en una amplia gama de frecuencias de zancada.
"En el futuro, Nuestro objetivo es utilizar este controlador de bajo nivel junto con la optimización de la trayectoria para diseñar trayectorias de tramo factibles que optimicen un costo dado (por ejemplo, velocidad, CUNA, etc.) en una condición de funcionamiento particular, ", escribieron los investigadores en su artículo." Esto puede automatizar la desafiante tarea de diseñar trayectorias de piernas adecuadas para un sistema de patas complejo y dar como resultado un mejor rendimiento de locomoción ".
Los hallazgos recopilados en este estudio reciente sugieren que HAMR es una plataforma altamente eficiente para probar hipótesis relacionadas con la locomoción biológica. En el futuro, El controlador ideado por los investigadores también podría combinarse con controladores de locomoción de cuerpo entero eficientes desde el punto de vista computacional para lograr un seguimiento preciso de las trayectorias de las piernas durante diferentes tipos de locomoción. por ejemplo, cuando el robot está nadando o trepando.
© 2019 Science X Network
