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美科学加研发一种可以飞行、滑行的双足行走机器人

2021-12-28 13:03 性质:原创 作者:DDing 来源:中国AGV网
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美国加州理工学院的研究人员建造了一个双足机器人,它将行走和飞行结合起来,创造了一种新型的运动方式,使它变得异常灵活,能够进行复杂的运动。新开发的LEONARDO(LEgs ONboARD drOne的缩写,...

美国加州理工学院的研究人员建造了一个双足机器人,它将行走和飞行结合起来,创造了一种新型的运动方式,使它变得异常灵活,能够进行复杂的运动。

新开发的LEONARDO(LEgs ONboARD drOne的缩写,或简称LEO)部分是步行机器人,部分是飞行无人机,它可以走松绳,跳跃,甚至可以骑滑板。由加州理工学院自主系统和技术中心(CAST)的一个团队开发,LEO是第一个使用多关节腿和基于螺旋桨的推进器来实现对其平衡的精细控制的机器人。

一篇关于LEO机器人的论文于2021年10月6日在线发表,并在2021年10月的《科学机器人》封面上刊登。

美国加州理工学院航空航天和控制与动力系统的布伦教授Soon-Jo Chung说:"我们从大自然中汲取了灵感。想想鸟类能够拍打和跳跃以导航电话线的方式,"。"当鸟类在行走和飞行之间移动时,会发生一种复杂而有趣的行为。我们想了解并从中学习。穿着喷气式服装的人类在着陆或起飞时如何控制他们的腿和脚,以及LEO如何使用分布式螺旋桨的推进器和腿部关节的同步控制。我们想从动力学和控制的角度研究行走和飞行的界面。"

双足机器人能够通过使用人类使用的那种运动来解决复杂的现实世界的地形,如跳跃或跑步,甚至爬楼梯,但它们受到粗糙地形的阻碍。飞行机器人通过简单地避开地面,可以轻松地浏览艰难的地形,但它们面临着自己的一系列限制:飞行时的高能耗和有限的有效载荷能力。美国加州理工学院的博士后研究员、《科学机器人》论文的共同第一作者Kyunam Kim说:"具有多模式运动能力的机器人能够通过在其可用的运动方式之间进行适当的切换,从而比传统的机器人更有效地在挑战性的环境中移动。特别是,LEO旨在弥合空中运动和双足运动这两个不同领域之间的差距,这两个领域在现有的机器人系统中通常并不交织在一起。"

通过使用一种介于行走和飞行之间的混合运动,研究人员在运动方面得到了两个世界的最佳选择。LEO的轻质腿通过支撑大部分重量来减轻其推进器的压力,但由于推进器是与腿部关节同步控制的,LEO具有不可思议的平衡能力。

科学机器人论文的共同主要作者、Chung小组的前成员Patrick Spieler说:"根据它需要穿越的障碍物类型,LEO可以选择使用步行或飞行,或者根据需要混合使用这两种方式。此外,LEO还能够进行不寻常的运动操作,即使在人类身上也需要掌握平衡,比如在松绳上行走和滑板。"他目前在喷气推进实验室工作,该实验室由加州理工学院为NASA管理。

LEO站在2.5英尺高的地方,配备了两条腿,有三个驱动关节,还有四个螺旋桨推进器,以一定角度安装在机器人的肩膀上。当一个人行走时,他们会调整腿部的位置和方向,使其质量中心向前移动,同时保持身体的平衡。LEO的行走方式也是如此:螺旋桨确保机器人在行走时保持直立,而腿部推杆则通过使用同步行走和飞行控制器,改变腿部的位置,使机器人的质量中心向前移动。在飞行中,该机器人单独使用其螺旋桨,像无人机一样飞行。

加州理工学院的研究生和《科学机器人》论文的共同作者Elena-Sorina Lupu(硕士21岁)说:"由于它的螺旋桨,你可以用很大的力气去戳或催促LEO,而不会真的把机器人撞倒。"LEO项目是在2019年夏天开始的,《科学机器人》论文的作者和三名加州理工学院的本科生通过该学院的暑期本科生研究奖学金(SURF)项目参与了该项目。

接下来,该团队计划通过创造一种更坚硬的腿部设计来提高LEO的性能,这种设计能够支撑机器人更多的重量,并增加螺旋桨的推力。此外,他们希望使LEO更加自主,以便机器人能够了解在不平坦的地形上行走时,有多少重量是由腿部支撑的,有多少需要由螺旋桨支撑。

研究人员还计划为LEO配备一种新开发的无人机着陆控制算法,该算法利用深度神经网络。在对环境有了更好的了解之后,LEO可以根据什么是最安全的,什么是耗能最少的,自行决定它应该使用的行走、飞行或混合运动的最佳组合,从一个地方移动到另一个地方。

Lupu说:"现在,LEO在行走过程中使用螺旋桨来平衡,这意味着它使用能量的效率相当低。我们正计划改进腿部设计,使LEO在行走和平衡时尽量少借助螺旋桨。"她将在整个博士课程中继续研究LEO。

在现实世界中,为LEO设计的技术可以促进由空中机器人和其他类型飞行器的可控腿部关节组成的自适应起落架系统的发展。该团队设想,未来的火星旋翼飞行器可以配备腿部起落架,以便这些空中机器人在斜坡或不平坦的地形上降落时可以保持身体平衡,从而减少在挑战性的降落条件下的失败风险。

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