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估计和控制四足微型机器人腿部轨迹的框架小刀

2022年07月20日

估计和控制四足微型机??器人腿部轨迹的框架

哈佛大学和怀斯生物启发工程研究所的一组研究人员最近开发了一种计算有效的框架，用于估算和控制四足微型机??器人的腿部轨迹。

在arXiv上预发表的一篇论文中概述了他们的方法，该方法实现了精确的位置估计和控制，并且机器人在很宽的步幅频率范围内移动。

陆生动物，主要在陆地上或完全在陆地上生活和活动的动物，会使用各种复杂的腿部轨迹在自然地形中航行

他们对腿部轨迹的选择通常取决于一系列形态学因素，例如其姿势，臀部和腿部运动学，踝部和足部设计以及促动能力。

研究人员在论文中写道：“动物还修改了它们的腿部轨迹，以满足速度，稳定性和经济性等性能要求，并适应诸如地形类型和表面特性之类的外部因素。”

受生物同行的启发，大型双足和四足机器人通常每条腿具有两个或更多的致动自由度，以实现复杂的腿部轨迹。”

过去，由于致动，传感和计算方面的限制，小腿机器人只能通过精心调整的机械介导的腿部轨迹来实现有效的运动。

但是，近来，制造技术的进步推动了小腿机器人的发展，该机器人可以在多个步幅频率和多自由度腿部轨迹下运行。

当前，受生物启发的两足和四足机器人采用了多种控制方案，从而使其能够适应不同的环境和性能要求。

过去的研究提出了多种方法来实现小腿机器人的稳定和动态运动，包括优化算法，使用随机运动学模型的控制器和深度强化学习算法。尽管许多方法都取得了令人鼓舞的结果，但每种方法都有其自身的局限性。

单腿实验装置，用于评估估算器性能，并标有组件。由校准的光纤位移传感器以2.5 kHz的频率提供地面实况。

在执行器框架中用于估算器特性的通信和估算框图，在xPC目标上实现的框用橙色阴影表示。请注意，卡尔曼更新的增益是离线预先计算的。

已经发现使用高带宽压电弯曲致动器的哈佛动态微型机器人可以实现快速运动，但是其高性能操作仍然局限于步幅的窄范围内。在他们的最新研究中，哈佛大学和怀斯研究所的研究人员着手开发一种新方法，该方法可以使HAMR机器人在多个步幅频率下有效地运动。

研究人员在论文中写道：“在这项工作中，我们利用压电传感的伴随传感技术来开发一种计算有效的框架，用于估算和控制四足微型机??器人的腿部轨迹。” “我们证明了在宽步幅范围内的运动过程中，准确的位置估计和控制。

HAMR是一款4.5厘米长的四足微型机??器人，重量为1.4克。它的每个支腿都有两个自由度，这些自由度由受交流电压信号控制的压电弯曲致动器驱动。研究人员设计的方法估计了腿的位置和速度，然后使用这些估计来生成各种腿部轨迹，以改善运动。

这种方法使他们能够探索两条参数化的腿部轨迹，研究腿部打滑，僵硬，时机和能量对运动性能的影响。该参数扫描最终产生了一个实验性能图，允许他们选择控制参数并确定在特定步态和步幅频率下最大化性能的腿部轨迹。使用这些参数，研究人员在宽步幅范围内都取得了卓越的性能。

研究人员在论文中写道：“将来，我们的目标是将这种低级控制器与轨迹优化结合使用，设计出可行的腿部轨迹，以在特定操作条件下优化给定成本。”纸。“这可以自动化为复杂的腿系统设计合适的腿部轨迹的艰巨任务，并带来更好的运动性能。”

在最近的这项研究中收集到的发现表明，HAMR是用于测试与生物运动有关的假设的高效平台。将来，研究人员设计的控制器还可以与计算效率高的全身运动控制器结合使用，以在不同类型的运动期间获得对腿部轨迹的精确跟踪。