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一种有袋机器人系统,结合了腿机器人和空中机器人
2022年06月05日    阅读量:6454     新闻来源:中网行业信息网    |  投稿

世界各地的机器人专家最近正在开发一系列复杂的机器人系统,旨在在不同的环境中操作和完成任务。其中一些系统在会议、活动或比赛中展示。

其中一项竞赛是美国国防部高级研究计划局(DARPA)的“地下挑战”(Subterrance,SubT)竞赛,该竞赛为能够最有效地导航地下环境的机器人原型提供了350万美元的奖金,该奖金由美国国防部高级研究计划局(DARPA)资助。参与的团队包括MIT、CMU、CalTech和KAIST等领先教育机构的机器人专家,以及NASA-JPL或CSIRO等著名研究机构的机器人专家。获胜的CERBERUS团队包括来自学术界和工业界的成员,他们分别在NTNU、UNR、ETH苏黎世、UC伯克利、牛津和Flyability工作。

在DARPA竞赛中,NTNU和苏黎世ETH的团队开发了一个有袋机器人系统,该系统能够在有袋机器人配置的腿机器人和空中机器人之间进行协作探索和绘图。该系统在arXiv上预先发布的一篇论文中介绍,并将发表在同行评议的期刊上,旨在有效地导航和探索未知的地下环境。

“我们的研究建立在我们实验室(ARL鈥?a>自动机器人实验室),现在位于挪威NTNU(之前位于内华达州雷诺),以及我们在苏黎世ETH的RSL的同事鈥?“一个>机器人系统实验室,”进行这项研究的研究人员之一保罗·德佩特里斯告诉TechXplore我们的主要目标是满足我们在比赛开始时做出的承诺,即从步行机器人部署飞行机器人。"

在DARPA竞赛期间,由于与2019冠状病毒疾病大流行和旅行限制相关的问题,De Petris和他的同事无法实时演示基于飞行机器人和步行机器人之间协作的系统的操作。尽管如此,他们仍在继续研究他们的系统,并在一组真实环境中对其进行了实验测试。

“我们的想法来自一个非常简单的概念:步行和飞行机器人的互补性,”德佩特里斯解释道。“我们相信,在地下感知退化的环境中,像ANYmal这样的步行机器人(具有超长的操作时间、高有效载荷能力、与地面站的通信扩展能力等,但仅限于地面操作)与像RMF Owl这样的飞行机器人之间的协作,总体上可以实现非常高效和逻辑的探索任务。”

该团队设想他们部署的系统是在未知的地下环境中完成任务。在这种情况下,ANYmal腿机器人将被送到未知环境中,RMF猫头鹰飞行机器人将在其背部。

在环境中导航时,ANYmal机器人可以创建未知空间的地图。然而,当它这样做时,它还可以确定周围可能部署RMF猫头鹰飞行机器人的区域,

德佩特里斯说:“由于隧道坍塌等原因,这些区域可能太高,任何动物都无法到达或受阻。”。“当ANYmal决定没有更多的空间可供他探索时,或者如果通信允许,他可以简单地通过操作员命令进行探索,它会将自己放置在其中一个已识别区域的边界上,将最新地图发送给RMF Owl,并命令飞行机器人探索新区域,更新和扩展共享地图。”

最终,正如团队所设想的那样,RMF猫头鹰机器人可以探索任何有腿机器人都无法进入的区域。一旦完成勘探子任务,它将返回起飞点并安全着陆。

到目前为止,该团队只开发了他们系统的原型。然而,他们计划在未来进一步开发它,以包括更多功能,特别是增强其有袋动物部署功能。

德佩特里斯说:“最终,RMF猫头鹰当然应该降落在ANYmal的背面,有一个充电系统,在不飞行的情况下为电池充电,还有许多我们没有时间实施的令人敬畏的工程特性。”。

到目前为止,该团队在一系列测试中评估了他们的系统,发现它取得了显著的效果。具体来说,他们观察到行走机器人和飞行机器人之间的良好协作,这使得对未知环境的探索更加广泛。

未来,他们的系统可以在一系列真实环境中实现。例如,它可以部署在坍塌的矿井、通道狭窄的场地、洞穴中,甚至在检查要求复杂的大型工业设施中。在所有这些情况下,团队的系统可以实现更精确和彻底的探索或检查。

“正如你可能从RMF Owl中注意到的那样,我个人对耐碰撞飞行机器人很感兴趣,但问题是:既然我们可以接受一些碰撞,我们如何利用这种能力增强自主探索?”德佩特里斯补充道。“一个非常有趣的问题与路径规划有关:如果机器人不适合,传统的路径规划算法将永远无法在小间隙中找到路径。”

在随后即将出版的一篇论文中,德佩特里斯和他的同事探讨了增强系统耐碰撞探测能力的策略。由于RMF猫头鹰机器人具有部分抗碰撞能力,即使机器人与某些物体发生部分碰撞,他们的机器人系统仍然能够完成任务。

德佩特里斯补充道:“我个人的另一个目标是缩小规模:很多人看到这些15英寸的巨型碳纤维刀片在周围拍打时仍然感到害怕。”。“从研究的角度来看,大型无人机不适合狭小的空间。例如,我们正在进行压载舱检查项目,那里的人孔为0.6x0.4m(RMF Owl几乎不适合)。”

漏 2022科学X网络

标签:机械应用技术中心机器人工业机器人
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