Adaptive Locomotion on Mud through Proprioceptive Sensing of Substrate Properties

要約

泥だらけの地形は、組成と水分の微妙な変化が基質の強度と力の反応に大きなばらつきにつながり、ロボットが滑りたり詰まったりすることがあるため、陸生ロボットに大きな課題をもたらします。
このホワイトペーパーでは、固有受容センシングを使用して泥特性を推定する方法を提示し、フリッパー駆動型のロボットがさまざまな強度の泥だらけの基板を介してその運動を適応させることができます。
まず、アクチュエータ電流と静的に取り付けられたロボットフリッパーからの位置信号を介して泥反力を特徴付けます。
測定された力を使用して、固有の泥特性を特徴付ける重要な係数を決定します。
固有受容的に推定された係数は、ラボグレードの負荷セルからの測定と密接に一致し、提案された方法の有効性を検証します。
次に、さまざまな泥の混合物をcraい回る際にオンラインで泥特性を推定するために、機関のロボットにこの方法を拡張します。
実験データは、泥反反力がロボットの動きに敏感に依存していることを明らかにしており、泥特性を正しく決定するために固有受容力とのロボットの動きの共同分析が必要です。
最後に、この方法をさまざまな強度の泥だらけの基板を横切って移動するフリッパー駆動のロボットに展開し、提案された方法により、ロボットが推定泥特性を使用して運動戦略を適応させ、移動障害を避けることができることを実証します。
私たちの調査結果は、複雑で変形可能な自然環境でのロボットの移動性を高めるための固有受容ベースの地形センシングの可能性を強調し、より堅牢なフィールド探索機能への道を開いています。

要約(オリジナル)

Muddy terrains present significant challenges for terrestrial robots, as subtle changes in composition and water content can lead to large variations in substrate strength and force responses, causing the robot to slip or get stuck. This paper presents a method to estimate mud properties using proprioceptive sensing, enabling a flipper-driven robot to adapt its locomotion through muddy substrates of varying strength. First, we characterize mud reaction forces through actuator current and position signals from a statically mounted robotic flipper. We use the measured force to determine key coefficients that characterize intrinsic mud properties. The proprioceptively estimated coefficients match closely with measurements from a lab-grade load cell, validating the effectiveness of the proposed method. Next, we extend the method to a locomoting robot to estimate mud properties online as it crawls across different mud mixtures. Experimental data reveal that mud reaction forces depend sensitively on robot motion, requiring joint analysis of robot movement with proprioceptive force to determine mud properties correctly. Lastly, we deploy this method in a flipper-driven robot moving across muddy substrates of varying strengths, and demonstrate that the proposed method allows the robot to use the estimated mud properties to adapt its locomotion strategy, and successfully avoid locomotion failures. Our findings highlight the potential of proprioception-based terrain sensing to enhance robot mobility in complex, deformable natural environments, paving the way for more robust field exploration capabilities.

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