Tactile sensing enables vertical obstacle negotiation for elongate many-legged robots

要約

多くの足の細長いロボットは、頑丈な風景の信頼できるモビリティの有望を示しています。
ただし、これらのシステムに関するほとんどの研究は、急速な垂直方向の動きに対処することなく、2D水平面（たとえば、翻訳や回転）でのモーション計画に焦点を当てています。
軽度の頑丈な地形での成功にもかかわらず、最近のフィールドテストは、実際のアプリケーションで3D行動（例えば、登山や背の高い障害物を横断する）の重要な必要性を明らかにしています。
3Dモーション計画の課題は、通常25度以上の自由度を持つ、複雑な高度の高度化システムのセンシングと制御の設計に部分的にあります。
最初の課題に対処するために、ロボットが障害物をプローブし、環境の構造に関する情報を収集できる触覚アンテナシステムを提案します。
この感覚入力に基づいて、アンテナと足の接触センサーからのデータを統合して、効果的な登山のためにロボットの垂直ボディの鳴り響を動的に調整するコントロールフレームワークを開発します。
シンプルで低帯域幅の触覚センサーを追加すると、静的な安定性と冗長性が高いロボットは、単純なフィードバックコントローラーを使用した複雑な環境で予測可能なクライミングパフォーマンスを示します。
実験室と屋外の実験は、その身長の5倍まで障害物を登るロボットの能力を示しています。
さらに、ロボットは、流れやすいロボットサイズのランダムアイテムと急速に変化する湾曲を特徴とする障害物に堅牢なクライミング機能を示します。
これらの発見は、環境を認識し、足のロボットに対する効果的な対応を促進するための代替ソリューションを示しており、将来の非常に能力が高く、控えめな多くのロボットへの道を開いています。

要約(オリジナル)

Many-legged elongated robots show promise for reliable mobility on rugged landscapes. However, most studies on these systems focus on motion planning in the 2D horizontal plane (e.g., translation and rotation) without addressing rapid vertical motion. Despite their success on mild rugged terrains, recent field tests reveal a critical need for 3D behaviors (e.g., climbing or traversing tall obstacles) in real-world application. The challenges of 3D motion planning partially lie in designing sensing and control for a complex high-degree-of-freedom system, typically with over 25 degrees of freedom. To address the first challenge, we propose a tactile antenna system that enables the robot to probe obstacles and gather information about the structure of the environment. Building on this sensory input, we develop a control framework that integrates data from the antenna and foot contact sensors to dynamically adjust the robot’s vertical body undulation for effective climbing. With the addition of simple, low-bandwidth tactile sensors, a robot with high static stability and redundancy exhibits predictable climbing performance in complex environments using a simple feedback controller. Laboratory and outdoor experiments demonstrate the robot’s ability to climb obstacles up to five times its height. Moreover, the robot exhibits robust climbing capabilities on obstacles covered with flowable, robot-sized random items and those characterized by rapidly changing curvatures. These findings demonstrate an alternative solution to perceive the environment and facilitate effective response for legged robots, paving ways towards future highly capable, low-profile many-legged robots.

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