Snake Robot Gait Decomposition and Gait Parameter Optimization

要約

本稿では、ヘビの動きを数学的に分解する手法である Gait Decomposition (G.D) と、分解された歩行パラメータを最適化する手法である Gait Parameter Gradient (GPG) を提案します。
G.Dは、ヘビロボットの動きを生成する際に、曲線関数を用いた動きの生成からモータの制御順序まで、ヘビの歩容を数学的かつ簡潔に表現できる手法です。
この手法により、ヘビロボットの歩容を直感的にマトリックスに分類することができるとともに、歩容生成に必要な曲線関数のパラメータを柔軟に調整することが可能となる。
これにより、ヘビロボットの実用化を困難にするパラメータチューニングが難しいという問題を解決することができる。
したがって、この G.D をヘビロボットに適用すると、少ないパラメータでさまざまな歩容を生成できるため、ヘビロボットはさまざまな分野で活用できると考えられます。
また、GPG アルゴリズムを実装して、歩行曲線関数を最適化し、G.D. を通じてヘビロボットの歩行を定義しました。

要約(オリジナル)

This paper proposes Gait Decomposition (G.D), a method of mathematically decomposing snake movements, and Gait Parameter Gradient (GPG), a method of optimizing decomposed gait parameters. G.D is a method that can express the snake gait mathematically and concisely from generating movement using the curve function to the motor control order when generating movement of snake robot. Through this method, the gait of the snake robot can be intuitively classified into a matrix, as well as flexibly adjusting the parameters of the curve function required for gait generation. This can solve the problem that parameter tuning, which is the reason why it is difficult for a snake robot to practical use, is difficult. Therefore, if this G.D is applied to snake robots, various gaits can be generated with a few of parameters, so snake robots can be used in many fields. We also implemented the GPG algorithm to optimize the gait curve function as well as define the gait of the snake robot through G.D.

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