Метод достижения плавных переходов походки в гексаподах

Настоящий робот с шестигранником использовался для проверки метода контроля команды.Кредит: Гелион (2024).Doi: 10.1016/j.heliyon.2024.e31847

Роботы, которые могут ориентироваться в различных местах как быстро, так и эффективно, могут быть очень выгодными, поскольку они могут успешно выполнить сложные миссии в сложных условиях.Например, эти роботы могут помочь контролировать сложные природные среды, такие как леса, или могут искать выживших после стихийных бедствий.

Одним из наиболее распространенных типов роботов, предназначенных для навигации по различным местным местам, являются ноги, роботы, тела которых часто вдохновляются структурой тела животных.Чтобы быстро двигаться в различных местах, ножевые роботы должны иметь возможность адаптировать свои движения и стиль походки на основе обнаруженных изменений в условиях окружающей среды.

Исследователи в высшем институте прикладной науки и техники в Дамаске, Сирия, недавно разработали новый метод для облегчения плавного перехода между различными походками робота гексапода.

Предлагаемая их методика управления походкой, представленная в статье, опубликованной в Heliyon, основана на так называемых генераторах центральных шаблонов (CPG), вычислительных подходах, которые имитируют биологические CPG.Это нейронные сети, лежащие в основе многих ритмических движений, выполняемых людьми и животными (то есть, ходьба, плавание, бег трусцой и т. Д.).

«Наша недавняя публикация является основополагающим компонентом более крупного проекта, целью которого является революционизировать контроль перед локомоусом гексапод -роботов», - сказал Tech Xplore Кифа Хелал, автор документа, соответствующий документу.

«В то время как методы машинного обучения еще не интегрированы, архитектура, которую мы разработали, закладывает основу для таких передовых приложений. Наша методология создается с учетом будущей интеграции машинного обучения, гарантируя, что при реализации она значительно повысит компенсацию неисправности».

Хелал и его коллеги сначала отправились в разработку и имитацию шестиногих (гексапод) робота.Эта моделируемая роботизированная платформа была затем использована для проверки их предлагаемой архитектуры управления на основе CPG.

«Наш метод контроля использует принципы CPG, где каждая нога гексапод -робота регулируется отчетливым ритмическим сигналом», - объяснил Хелал.«Суть различных походков заключается в фазовых различиях между этими сигналами. Основным вкладом нашей статьи является новый дизайн взаимодействия среди генераторов, обеспечивающий бесшовные переходы походки».

Хелал и его коллеги также разработали генератор траекторий рабочего пространства, вычислительный инструмент, который переводит результаты ослабителей, интегрированных в гексапод -робот в траектории для ног, гарантируя, что эти траектории оставались эффективными во время переходов.В начальных испытаниях была обнаружена предлагаемая их архитектура управления обеспечивает стабильные, эффективные и быстрые изменения в походке как в моделируемом, так и в реальном гексаподном роботе.

«Наиболее яркими результатами нашего исследования являются гармоничная смесь плавности и скорости перехода», - сказал Хелал.«По сути, именно слияние текучести и быстроты отличает нашу работу от других предыдущих усилий. Мы также подтвердили функцию отображения, которая гарантирует, что траектория ноги робота остается эффективной на протяжении этих переходов».

Новая архитектура, представленная этой группой исследователей, может быть вскоре проверена в дальнейших экспериментах и ​​применена к другим ногим роботам, чтобы позволить им быстро адаптироваться к изменениям окружающей среды, сохраняя при этом свою гибкость.

В своих следующих исследованиях Хелал и его коллеги планируют дальнейшее улучшение своего метода, борьбу с потенциальными неисправными и повысить его эффективность, когда роботы сталкиваются с особенно сложными территориями.

«Заглядывая в будущее, мы планируем углубиться в машинное обучение, чтобы еще больше уточнить экологическую адаптивность нашего робота», - добавил Хелал.«Мы особенно взволнованы изучением компенсации с неисправностью и интеграцией боли в качестве механизмов обратной связи.

«Эти достижения не только улучшат взаимодействие робота с окружающей средой, но и прокладывают путь для более автономных и устойчивых роботизированных систем».

More information: Kifah Helal et al, Workspace trajectory generation with smooth gait transition using CPG-based locomotion control for hexapod robot, Heliyon (2024). DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e31847