要約
複雑な動作パターンを高速かつ高精度で実行できるロボットを開発することは、大きな挑戦でした。
カイアシ類は、淡水および海水の生息地で見られる動物であり、爆発的な曲線ジャンプを実行して捕食者を感知すると、非常に速い脱出反応を示すことができます。
ここでは、燃焼駆動の水中ソフト ロボット ‘copebot’ の設計と構築のプロトタイプを提示します。これは、カイアシ類のように、1 回の曲線ジャンプ内で空間内の近くの事前定義された場所に正確に到達できます。
改良された推力伝達ユニットにより、大きな初期加速度ピーク (850 Bodylength*s-2) を引き起こし、コーボットは以前の燃焼駆動の水中ソフトロボットよりも 8 倍速く、完全な 360{\deg} を実行できます。
ジャンプ中の回転。
コペボットによって生成された推力は、作動性能を定量的に決定するためにテストされ、パラメトリック研究は、コペボットの運動学的性能に対する入力パラメータの感度を調査するために実施されます。
水から素早く飛び出し、小さなプラットフォームに正確に着地し、ワイヤレスでデータを送信し、水に飛び込むプロトタイプを構築することで、私たちの設計の有用性を実証します。
当社のコペボット設計は、多機能アプリケーション向けの高性能バイオミメティック ロボットへの道を開きます。
要約(オリジナル)
It has been a great challenge to develop robots that are able to perform complex movement patterns with high speed and, simultaneously, high accuracy. Copepods are animals found in freshwater and saltwater habitats that can have extremely fast escape responses when a predator is sensed by performing explosive curved jumps. Here, we present a design and build prototypes of a combustion-driven underwater soft robot, the ‘copebot’, that, like copepods, is able to accurately reach nearby predefined locations in space within a single curved jump. Because of an improved thrust force transmission unit, causing a large initial acceleration peak (850 Bodylength*s-2), the copebot is 8 times faster than previous combustion-driven underwater soft robots, whilst able to perform a complete 360{\deg} rotation during the jump. Thrusts generated by the copebot are tested to quantitatively determine the actuation performance, and parametric studies are conducted to investigate the sensitivities of the input parameters to the kinematic performance of the copebot. We demonstrate the utility of our design by building a prototype that rapidly jumps out of the water, accurately lands on its feet on a small platform, wirelessly transmits data, and jumps back into the water. Our copebot design opens the way toward high-performance biomimetic robots for multifunctional applications.
arxiv情報
著者 | Zhiguo He,Yang Yang,Pengcheng Jiao,Haipeng Wang,Guanzheng Lin,Thomas Pähtz |
発行日 | 2023-02-16 11:02:10+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google