AquaMILR: Mechanical intelligence simplifies control of undulatory robots in cluttered fluid environments

要約

手足のない細長いロボットの波状の遊泳は、開放的な流体力学環境で広く研究されているが、複雑で乱雑な水中環境での手足のない移動に焦点を当てた研究はあまり行われていない。
障害物ナビゲーションの制御を陸上の手足のない移動における受動的なボディメカニクスにオフロードできる機械的知能の概念に動機付けられて、私たちは機械的知能の原理を乱雑な流体力学的領域に拡張できるという仮説を立てます。
これをテストするために、プログラム可能な異方性の身体コンプライアンスを達成するために、生物の筋肉作動形態にヒントを得た両側ケーブル駆動機構を利用して、水面を波状に泳ぐことができる、繋がれていない手足のないロボットを開発しました。
私たちは、地上の移動と同様に、適切なレベルの身体コンプライアンスが、純粋な開ループ制御の下で複雑な流体力学環境を通って緊急に泳ぐことを容易にすることができることを、ロボット物理実験を通じて実証しました。
さらに、水泳のパフォーマンスは起伏の周波数に依存し、効果的な運動は特定の周波数範囲内でのみ達成されることもわかりました。
これは、慣性の影響が無視できることが多い、高度に減衰された地上の状況とは対照的です。
さらに、パフォーマンスを向上させ、非決定的な障害物分布によってもたらされる課題に対処するために、ケーブル張力フィードバックに基づいたリアルタイムのボディコンプライアンス調整コントローラーを開発することにより、コンピューターインテリジェンスを組み込みました。
このコントローラーは、不均一な流体力学環境におけるロボットの堅牢性と全体的な速度を向上させます。

要約(オリジナル)

While undulatory swimming of elongate limbless robots has been extensively studied in open hydrodynamic environments, less research has been focused on limbless locomotion in complex, cluttered aquatic environments. Motivated by the concept of mechanical intelligence, where controls for obstacle navigation can be offloaded to passive body mechanics in terrestrial limbless locomotion, we hypothesize that principles of mechanical intelligence can be extended to cluttered hydrodynamic regimes. To test this, we developed an untethered limbless robot capable of undulatory swimming on water surfaces, utilizing a bilateral cable-driven mechanism inspired by organismal muscle actuation morphology to achieve programmable anisotropic body compliance. We demonstrated through robophysical experiments that, similar to terrestrial locomotion, an appropriate level of body compliance can facilitate emergent swim through complex hydrodynamic environments under pure open-loop control. Moreover, we found that swimming performance depends on undulation frequency, with effective locomotion achieved only within a specific frequency range. This contrasts with highly damped terrestrial regimes, where inertial effects can often be neglected. Further, to enhance performance and address the challenges posed by nondeterministic obstacle distributions, we incorporated computational intelligence by developing a real-time body compliance tuning controller based on cable tension feedback. This controller improves the robot’s robustness and overall speed in heterogeneous hydrodynamic environments.

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