FAVbot: An Autonomous Target Tracking Micro-Robot with Frequency Actuation Control

要約

センチメートルスケールでのロボットの自律性には、小さなフォームファクター内でセンシングおよびニューラルネットワーク処理アセンブリに統合されたコンパクトで小型化に優しい作動が必要です。
このようなシステムの適用は、近年、ヘルスケア、製造、災害後の救助などの分野で大きな進歩を目撃しています。
このスケールでのシステム設計は、感覚フロントエンドと作動のバックエンドの両方の消費電力と、堅牢な動作のための電子アセンブリの重量に厳しい制約を課します。
この論文では、新しい作動メカニズムと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースのコンピュータービジョンと統合された最初の自律モバイルマイクロロボットシステムであるFavbotを紹介します。
新しい作動メカニズムは、機械的共鳴現象を利用して、単一の圧電アクチュエータを使用した周波数制御のステアリングを実現します。
実験結果は、Favbotの周波数制御作動の有効性を示しています。これは、異なる運動特性を持つ共鳴モードの多様な選択を提供します。
作動システムは、マイクロコントローラーとともにカメラが閉ループ制御と自律ターゲット追跡のオブジェクト検出をサポートするビジョンフロントエンドで補完されます。
これにより、動的環境での適応ナビゲーションが可能になります。
この作業は、制御可能な多方向単一作用機構を使用して構築された最小の自律ロボットを示すニューラルネットワーク対応のマイクロロボットシステムの進化する景観に貢献します。

要約(オリジナル)

Robotic autonomy at centimeter scale requires compact and miniaturization-friendly actuation integrated with sensing and neural network processing assembly within a tiny form factor. Applications of such systems have witnessed significant advancements in recent years in fields such as healthcare, manufacturing, and post-disaster rescue. The system design at this scale puts stringent constraints on power consumption for both the sensory front-end and actuation back-end and the weight of the electronic assembly for robust operation. In this paper, we introduce FAVbot, the first autonomous mobile micro-robotic system integrated with a novel actuation mechanism and convolutional neural network (CNN) based computer vision – all integrated within a compact 3-cm form factor. The novel actuation mechanism utilizes mechanical resonance phenomenon to achieve frequency-controlled steering with a single piezoelectric actuator. Experimental results demonstrate the effectiveness of FAVbot’s frequency-controlled actuation, which offers a diverse selection of resonance modes with different motion characteristics. The actuation system is complemented with the vision front-end where a camera along with a microcontroller supports object detection for closed-loop control and autonomous target tracking. This enables adaptive navigation in dynamic environments. This work contributes to the evolving landscape of neural network-enabled micro-robotic systems showing the smallest autonomous robot built using controllable multi-directional single-actuator mechanism.

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