A self-organizing robotic aggregate using solid and liquid-like collective states

要約

環境上の制約に適応するために、物理的な形状やコンプライアンスを変更できるロボット システムを設計することは、依然として大きな概念的および技術的な課題です。
これに対処するために、ソフトロボット工学、モジュールロボット工学、および群れロボット工学の区別を曖昧にするモジュール式システムである Granulobot を導入します。
このシステムは、それぞれに 1 つのアクチュエータを含む歯車状のユニットで構成されており、磁気結合を使用してユニットがより大きな粒状の集合体に自己集合することができます。
これらの集合体は動的に再構成でき、後で再結合する可能性のあるサブシステムに分割することもできます。
凝集体は自己組織化して固体および液体のような特性を持つ集合状態になり、その結果、大きく異なるコンプライアンスを示すことができます。
これらの状態は、アクチュエータを介して局所的に、または環境からの機械的フィードバックを介して外部的に摂動して、分散型の適応的な形状シフトを生成することができます。
これにより、さまざまな条件に適応した移動戦略を生成できます。
集合体は、外部センサーを使用せずに障害物を乗り越えたり、ユニット間の電子通信を行わずに異なる表面上で安定した歩行を維持するために調整したりすることができます。
モジュラー設計は、さまざまな機能や条件に変形して適応する能力を備えた弾力性のあるロボット システムの開発を促進する、物理的、形態学的制御形式を強調しています。

要約(オリジナル)

Designing robotic systems that can change their physical form factor as well as their compliance to adapt to environmental constraints remains a major conceptual and technical challenge. To address this, we introduce the Granulobot, a modular system that blurs the distinction between soft, modular, and swarm robotics. The system consists of gear-like units that each contain a single actuator such that units can self-assemble into larger, granular aggregates using magnetic coupling. These aggregates can reconfigure dynamically and also split up into subsystems that might later recombine. Aggregates can self-organize into collective states with solid- and liquid-like properties, thus displaying widely differing compliances. These states can be perturbed locally via actuators or externally via mechanical feedback from the environment to produce adaptive shape shifting in a decentralized manner. This in turn can generate locomotion strategies adapted to different conditions. Aggregates can move over obstacles without using external sensors or coordinate to maintain a steady gait over different surfaces without electronic communication among units. The modular design highlights a physical, morphological form of control that advances the development of resilient robotic systems with the ability to morph and adapt to different functions and conditions.

arxiv情報

著者 Baudouin Saintyves,Matthew Spenko,Heinrich M. Jaeger
発行日 2023-08-29 01:14:48+00:00
arxivサイト arxiv_id(pdf)

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google

カテゴリー: cond-mat.soft, cs.RO, nlin.AO パーマリンク