Multi-robot connective collaboration toward collective obstacle field traversal

要約

地形の高低差が大きい環境は、脚式ロボットのロコモーションにとって大きな課題となる。我々は、ヒアリの集団行動からヒントを得て、2台の「連結可能な」ロボットが、ロボットの脚の長さよりも大きな高低差のあるでこぼこした地形を集団で移動するための戦略を研究している。各ロボットは極めてシンプルに設計されており、立方体のボディに1つの回転モーターを搭載し、2つ1組で動く4本の垂直なペグ脚を作動させる。2台以上のロボットが物理的に連結することで、集団運動性を高めることができる。我々は2台のロボットを用いて、一様に分布した半球状の「玉石」で埋め尽くされた障害物フィールドを移動する実験を行った。実験的に測定されたロボットの速度から、ロボット間の接続長が集団の移動性に大きな影響を与えることが示唆された。接続長Cが[0.86, 0.9]のロボットの単位体長（UBL）では、障害物フィールドを横断する持続的な運動を生み出すことができたが、接続長Cが[0.63, 0.84]と[0.92, 1.1]のUBLでは、横断性が低い結果となった。エネルギーランドスケープに基づくモデルにより、接続長がシステムのポテンシャルエネルギーランドスケープを通して集団の移動性をどのように調節するかという根本的なメカニズムが明らかになり、空間周波数が変化する障害物フィールドを横断するために接続長を適応させる2ロボットシステムの適応戦略が示された。その結果、ロボット間の接続構成を変化させることで、2ロボットシステムは機械的知能を活用して障害物との相互作用力をよりうまく利用し、ロコモーションを改善できることが実証された。今後、ロボットと環境との結合の一般化された原理が、アリのような集団的環境交渉を達成するための大規模な小型ロボット群の設計および制御戦略に反映されることを想定している。

要約(オリジナル)

Environments with large terrain height variations present great challenges for legged robot locomotion. Drawing inspiration from fire ants’ collective assembly behavior, we study strategies that can enable two “connectable” robots to collectively navigate over bumpy terrains with height variations larger than robot leg length. Each robot was designed to be extremely simple, with a cubical body and one rotary motor actuating four vertical peg legs that move in pairs. Two or more robots could physically connect to one another to enhance collective mobility. We performed locomotion experiments with a two-robot group, across an obstacle field filled with uniformly-distributed semi-spherical “boulders”. Experimentally-measured robot speed suggested that the connection length between the robots has a significant effect on collective mobility: connection length C in [0.86, 0.9] robot unit body length (UBL) were able to produce sustainable movements across the obstacle field, whereas connection length C in [0.63, 0.84] and [0.92, 1.1] UBL resulted in low traversability. An energy landscape based model revealed the underlying mechanism of how connection length modulated collective mobility through the system’s potential energy landscape, and informed adaptation strategies for the two-robot system to adapt their connection length for traversing obstacle fields with varying spatial frequencies. Our results demonstrated that by varying the connection configuration between the robots, the two-robot system could leverage mechanical intelligence to better utilize obstacle interaction forces and produce improved locomotion. Going forward, we envision that generalized principles of robot-environment coupling can inform design and control strategies for a large group of small robots to achieve ant-like collective environment negotiation.

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