An End-to-End Framework for Optimizing Foot Trajectory and Force in Dry Adhesion Legged Wall-Climbing Robots

要約

乾燥接着の脚の脚の軌跡計画は、足の剥離、スイング、および接着の段階が安定した登山に不可欠な接着力と剥離力に大きく影響するため、課題を提示します。
これに取り組むために、エンドツーエンドの足の軌跡と力最適化フレームワーク（FTFOF）が提案されており、軌道調整により足の接着力と剥離力を最適化します。
このフレームワークは、一般的な足の軌跡の制約とユーザー定義のパラメーターを入力として受け入れ、最終的には最適な単一足の軌跡を生成します。
さまざまな足構造に合わせて調整された3セグメント$ c^2 $連続ベジエ曲線を統合し、効果的な登山軌道の生成を可能にします。
拡張ベースのGRU予測モデルは、足の軌跡と対応する足の力との関係を確立します。
冗長性階層戦略と組み合わせた多目的最適化アルゴリズムは、特定のタスクに最も適した足の軌跡を識別し、それにより、剥離力、接着力、振動振幅全体の最適なパフォーマンスを確保します。
四足クライミングロボットMST-M3Fの実験的検証は、既存の脚のクライミングロボットで一般的に使用される軌跡と比較して、提案されたフレームワークが最大剥離力の削減を28 \％、振動振幅を82 \％で達成することを示しました。

要約(オリジナル)

Foot trajectory planning for dry adhesion legged climbing robots presents challenges, as the phases of foot detachment, swing, and adhesion significantly influence the adhesion and detachment forces essential for stable climbing. To tackle this, an end-to-end foot trajectory and force optimization framework (FTFOF) is proposed, which optimizes foot adhesion and detachment forces through trajectory adjustments. This framework accepts general foot trajectory constraints and user-defined parameters as input, ultimately producing an optimal single foot trajectory. It integrates three-segment $C^2$ continuous Bezier curves, tailored to various foot structures, enabling the generation of effective climbing trajectories. A dilate-based GRU predictive model establishes the relationship between foot trajectories and the corresponding foot forces. Multi-objective optimization algorithms, combined with a redundancy hierarchical strategy, identify the most suitable foot trajectory for specific tasks, thereby ensuring optimal performance across detachment force, adhesion force and vibration amplitude. Experimental validation on the quadruped climbing robot MST-M3F showed that, compared to commonly used trajectories in existing legged climbing robots, the proposed framework achieved reductions in maximum detachment force by 28 \%, vibration amplitude by 82 \%, which ensures the stable climbing of dry adhesion legged climbing robots.

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