Ein neues Design, das Robotern Propriozeption und einen Schwanz verleiht.

7. April 2023 feature

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von Ingrid Fadelli, Tech Xplore

Forscher des Robomechanics Lab der Carnegie Mellon University (CMU) haben kürzlich zwei neue Ansätze vorgestellt, die dazu beitragen könnten, die Fähigkeit von Bein-Robotern zu verbessern, auf felsigen oder extremen Geländen zu laufen. Diese beiden Ansätze, die in einem auf arXiv vorgedruckten Artikel beschrieben sind, sind von den angeborenen Propriozeptionsfähigkeiten und Schwanzmechanismen von Tieren inspiriert.

"Unser Artikel zielt darauf ab, Bein-Roboter aus idealen Laborumgebungen in realen Umgebungen einzusetzen, in denen sie auf anspruchsvolle Geländen wie felsige Hügel und Bordsteine stoßen können", sagte Yanhao Yang, einer der Forscher, die die Studie durchgeführt haben, zu Tech Xplore. "Um dies zu erreichen, haben wir uns von Tieren und Ingenieurprinzipien inspirieren lassen."

Viele Tiere, einschließlich Katzen und anderer Katzenarten, sollen in ihren eigenen Fußabdrücken gehen, da dies ihnen ermöglicht, sich zu erden und ihre Stabilität auf verschiedenen Geländen aufrechtzuerhalten. Yang und seine Kollegen versuchten dieses Verhalten bei Robotern zu replizieren, indem sie Propriozeptions- und Bewegungsplanungstechniken fusionierten.

Die von ihnen verwendeten Techniken ermöglichen Robotern, die Umgebung "zu spüren" und zuverlässiger zu laufen, indem sie Informationen über die Position, Aktionen und den Standort ihres eigenen Körpers sammeln. Diese Fähigkeit, bekannt als "Propriozeption", überwindet die Einschränkungen von Computersichtsystemen, die durch Sensorenlärm, Hindernisse in der Umgebung, Lichtreflexionen auf nahe gelegenen Objekten und schlechte Beleuchtungsverhältnisse beeinträchtigt werden.

Tiere und Menschen sind von Natur aus mit Propriozeption geboren, doch die meisten existierenden Roboter erfassen ihre Umgebung mit Hilfe von Daten, die von Sichtsystemen bereitgestellt werden. Anstatt Sichtsysteme zu verwenden, die auf Kameras, Lidartechnologie und anderen externen Sensoren beruhen, schlagen Yang und seine Kollegen die Verwendung von Daten vor, die von in den Roboter integrierten Sensoren wie Motoren, Encodern und inertialen Messgeräten gesammelt wurden.

"Dies hilft dem Roboter zu erkennen, wann er wegrutscht oder fällt, und seine Bewegungen anzupassen, um ein Umkippen zu vermeiden", sagte Yang. "Der Hauptvorteil dieses Systems besteht darin, dass es robuster gegen Umgebungsgeräusche wie Hindernisse, Reflexionen oder Beleuchtungsbedingungen ist. Die Herausforderung besteht darin, bei Ungewissheit korrekte Steuerungs- und Planungsentscheidungen zu treffen, wenn die Propriozeption einen Unfall meldet."

Zusätzlich zu ihrem vorgeschlagenen Propriozeptionssystem haben die Forscher ein Berechnungsmodell erstellt, das Robotern die Kontrolle über einen künstlichen Schwanz ermöglicht, ähnlich wie Tiere ihren Schwanz bewegen, wenn sie sich in Umgebungen bewegen. Viele Tiere, einschließlich Eichhörnchen und Katzen, nutzen ihren Schwanz, um ihr Gleichgewicht beim Springen oder Hüpfen auf Oberflächen zu halten.

"Wir haben bemerkt, dass Tiere ihren Schwanz nutzen, um ihre agile Fortbewegung zu unterstützen, aber die meisten Roboter haben keinen Schwanz", sagte Yang. "Zum Beispiel nutzen Geparden ihren Schwanz, um eine schnelle Beschleunigung, Verlangsamung und schnelle Kurven zu erreichen, während Eichhörnchen ihre pelzigen Schwänze nutzen, um beim Springen zwischen Ästen das Gleichgewicht zu halten. Wir haben diese Idee übernommen, indem wir unseren Vierbein-Robotern einen Schwanz hinzugefügt haben, der beim Ausbalancieren hilft, wenn der Roboter einen Fußhalt verfehlt oder herunterfällt."

Yang und seine Kollegen haben auch ein Steuersystem erstellt, das es einem Beinroboter ermöglicht, seinen künstlichen Schwanz in Koordination mit seinen Beinen zu steuern, um sein Gleichgewicht zu halten, auch wenn eines oder mehrere seiner Beine den Boden verlassen. Dies kann die Navigation des Roboters auf rauem oder unebenem Gelände erheblich verbessern und gleichzeitig seine Effizienz in engen oder kleinen Räumen maximieren.

Yang und seine Kollegen haben ihre Bewegungsplanungsansätze in einer Reihe von Simulationen bewertet. Ihre Ergebnisse sind äußerst vielversprechend, da ihre bioinspirierten Propriozeptions- und Schwanzsteuerungsmethoden simulierten Bein-Robotern ermöglichten, unerwartete Ausrutscher und Stürze zu reduzieren und gleichzeitig ihre Fähigkeit verbesserten, auf extremen und wechselnden Geländen zuverlässig zu laufen.

Diese neuen Bewegungsplanungsmethoden könnten auf echten Bein-Robotern angewendet und getestet werden, so dass sie möglicherweise besser auf anspruchsvolle Umgebungen vorbereitet sind und Kollisionen und Stürze vermeiden können. Dadurch könnten diese Roboter besser ausgestattet sein, um Such- und Rettungsmissionen, Umweltüberwachungsoperationen und andere Aufgaben in der realen Welt zu erfüllen, die das Bewegen auf unebenem oder anspruchsvollem Gelände erfordern.

'One of our main goals for future research is to test our proposed method on actual hardware,' Yang said. 'This will be a challenge because we need to accurately estimate the state and contact information, which are crucial for the proprioception and control of the robot.'

In their next works, Yang and his colleagues also plan to improve how their framework models and controls the tails of robots. This could further reduce collisions, including those between the tail and other parts of the robot's body or the environment.

'Another area of improvement is to extend the method to more complex terrains, such as narrow ravines or stepping stones,' Yang added. 'Currently, our approach assumes relatively simple terrain variations, but on more challenging terrains, the robot's legs may trip or hang. In these cases, our controller will still try to lower the robot's body to maintain stability, but we can further improve this by adding more events to the gait planning process.'

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