Optimal Design of a Walking Robot: Analytical, Numerical, and Machine Learning Methods for Multicriteria Synthesis

要約

本論文では、最適な構造合成を含む歩行ロボット設計のいくつかの重要な段階を取り上げ、既存の設計に見られる実用的な限界に対処しつつ、効率性の向上と制御システムの簡素化を目的とした新しい「合理的」機械構造を導入する。本研究では、解析的手法と数値的手法を統合し、最適な脚部設計を達成するための新しい多基準合成手法の開発を含む。さらに、非ドミナント型ソート遺伝的アルゴリズムIIに基づく方法を提示する。旋回モードが研究され、一般的にパラレルマニピュレータに適用される等方性基準が初めて歩行ロボットのパラメータ最適化に使用され、全方向への最適な力と運動の伝達が保証される。表面の凹凸への適応やLiDARを用いたナビゲーションなど、ロボットのさまざまな機構の機能性を実験的に検証するために、いくつかの物理的なプロトタイプを開発した。

要約(オリジナル)

This paper addresses several critical stages of designing a walking robot, including optimal structural synthesis, introducing a novel ‘rational’ mechanical structure aimed at enhancing efficiency and simplifying control system, while addressing practical limitations observed in existing designs. The study includes development of novel multicriteria synthesis methods for achieving optimal leg design, integrating analytical and numerical methods. In addition, a method based on Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II is presented. Turning modes are investigated, and for the first time, the isotropy criterion, typically applied to parallel manipulators, is used for optimizing walking robot parameters to ensure optimal force and motion transfer in all directions. Several physical prototypes are developed to experimentally validate the functionality of different mechanisms of the robot, including adaptation to the surface irregularities and navigation using LiDAR.

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