ヘビ型ロボットで移動と操作の両方を可能にするアプローチ

ヘビにヒントを得たロボットは、従来の車輪付きロボットや脚付きロボットに比べてさまざまな利点がある可能性があります。たとえば、這うロボットは体の形を適応させ、狭い空間に入り、人間や他のロボットがアクセスできない環境でも自由に移動できます。

しかし、車輪や脚を持つ多くのロボットとは対照的に、ヘビ型ロボットのほとんどは物体を拾い上げたり操作したりすることができない。これは、ロボットの 現実世界のアプリケーションなぜなら、それは周囲とのより高度なやり取りを必要とするタスクを完了することを妨げるからです。

ノースイースタン大学のシリコンシナプス研究所のアリレザ・ラメザニ教授が率いる研究チームは最近、ヘビ型ロボットが物体の移動と操作を同時に行える新しいアプローチを発表した。このアプローチは、論文で発表された。 事前公開 の上 arXivは当初、BIG Idea コンペティションの一環としてノースイースタン大学の学生グループが開発したロボット プラットフォームである COBRA に実装されました。

「私たちはほぼ3年間、ヘビ型ロボットCOBRAを開発してきました」とノースウェスタン大学の博士課程の学生、アダルシュ・サラガメ氏はTech Xploreに語った。「このプロジェクトは、代替手段を模索する手段として始まりました。 移動 機能。

「標準的な車輪付きロボットや脚付きロボットとは異なり、ヘビ型ロボットは多様な移動能力を発揮します。さまざまな形に変形でき、体のどの部分が地面と接触するかを制御できるからです。これにより、地面と接触する体の特定の部分のみを持つ車輪付きロボットや脚付きロボットに比べて、接触力のより正確な調整が可能になります。」

COBRA ロボットをさまざまな形に変形させることに成功したことで、サラガメ氏とその同僚は、その移動スキルを広げ、5 種類の移動スタイルを実証することができました。その後、彼らはロボットの物体操作スキルを強化する可能性も模索し始めました。

「COBRA ロボットをさらに機能的かつ多用途にし、従来のロボットが対応できる領域を超えてその用途を拡大するために、移動と操作を一体化した物体移動操作というアイデアを思いつきました」とサラガメ氏は言う。「それが COBRA で実現したものです。」

COBRA ロボットの頭部にはグリッパー機構が組み込まれており、これはタンブリングと呼ばれる特定の移動モード中にロボットを支援するように設計されています。ロボットがタンブリングしている間、頭部と尾部が噛み合って車輪のような構造を形成し、斜面を受動的に高速で転がり降りることができます。

「ロボットのグリッパーを箱に引っ掛けて持ち上げ、別の場所に移動できるように改造しました」とサラガメ氏は言う。「これにより、箱を器用に操作し、狭い場所や傾斜地、標準的なロボットでは動作できない場所でも移動できるようになります。」

提案された移動操作アプローチを実現するために、サラガメ氏と彼の同僚は、地面反力を考慮してロボットの動きと物体操作戦略の両方を計画する最適化ベースのプランナーを開発しました。最近の論文で、研究者らはこのプランナーをテストし、その実現可能性を実証しました。

「私たちはまず、実際のロボットのオープンループ動作を研究することでこのアプローチをテストしました」とサラガメ氏は語った。「次のステップは、このクローズドループをシミュレーションで実装し、最終的には実際のロボットに実装することです。しかし、この研究でわかったのは、私たちのアプローチが実現可能であるということです。私たちが取り組んでいるタスクは簡単ではありません。地面との接触回数が非常に多いと、関節の滑りや柔軟性が大きくなり、多くのエラーにつながるからです。」

この研究チームによる最近の研究では、ヘビにヒントを得たロボットで移動と操作を同時に実行できることが実証されています。これまで研究者たちは、このアプローチを使用して、COBRA ロボットと地面および箱との相互作用を研究してきました。今後、サラガメ氏と共同研究者は、より汎用性の高い移動操作タスクでこのアプローチをさらにテストする予定です。

「COBRA にカメラと IMU を搭載したセンサー スイートを追加し、ロボットの横方向への動きを利用して、より自律的な移動タスクに取り組みたいと考えています」とサラガメ氏は付け加えた。「これは、ロボットではほとんど見られなかった、エキサイティングな新しい側面です。このモーフィング機能を使用して、ロボットの慣性特性を変更し、回転方向を変更します。」

「また、カメラを使用して閉ループの物体操作にも取り組みます。これにより、ロボットが箱を識別し、持ち上げて別の場所に移動できるようになるため、高度な計画を伴う興味深いタスクに取り組むことができる可能性があります。」

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