En plante-inspireret controller, der kunne lette betjeningen af ​​robotarme i virkelige miljøer

Mange eksisterende robotsystemer henter inspiration fra naturen og gengiver kunstigt biologiske processer, naturlige strukturer eller dyrs adfærd for at nå specifikke mål. Dette skyldes, at dyr og planter i sig selv er udstyret med evner, der hjælper dem til at overleve i deres respektive miljøer, og som dermed også kan forbedre ydeevnen for robotter uden for laboratoriemiljøer.

Forskere ved Brain-Inspired Robotics (BRAIR) Lab, BioRobotics Institute of Sant'Anna School of Advanced Study i Italien og National University of Singapore udviklede for nylig en plante-inspireretder kunne forbedre ydeevnen af ​​robotarme i ustrukturerede, virkelige miljøer. Denne controller, introduceret i et papir præsenteret på konferencenIEEE RoboSoft 2023i Singapore og udvalgt blandt finalisterne til prisen for bedste studerende papir, specifikt tilladerat udføre opgaver, der involverer at nå bestemte steder eller objekter i deres omgivelser.

"Bløde robotarme er en ny generation af robotmanipulatorer, der henter inspiration fra de avancerede manipulationsevner, der udvises af 'benløse' organismer, såsom blæksprutte-tentakler, elefantstammer, planter osv.," Enrico Donato, en af ​​forskerne, der har udført undersøgelsen, fortalte Tech Xplore. "Oversættelse af disse principper til tekniske løsninger resulterer i systemer, der er opbygget af fleksible letvægtsmaterialer, der kan gennemgå en jævn elastisk deformation for at producere medgørlig og fingernem bevægelse. På grund af disse ønskværdige egenskaber tilpasser disse systemer sig til overflader og udviser fysisk robusthed og menneskesikker drift til potentielt lave omkostninger."

Mens bløde robotarme kan anvendes på en bred vifte af problemer i den virkelige verden, kan de være særligt nyttige til automatisering af opgaver, der involverer at nå ønskede steder, som måske er utilgængelige for stive robotter. Mange forskerhold har for nylig forsøgt at udvikle controllere, der ville gøre det muligt for disse fleksible arme effektivt at løse disse opgaver.

"Generelt afhænger funktionen af ​​sådanne controllere på beregningsmæssige formuleringer, der kan skabe en gyldig kortlægning mellem to operationelle rum i robotten, dvs. opgave-rum og aktuator-rum," forklarede Donato. “Men den korrekte funktion af disse controllere er generelt afhængig af vision-feedback, som begrænser deres gyldighed i laboratoriemiljøer, hvilket begrænser disse systemers udbredelse i naturlige og dynamiske miljøer. Denne artikel er det første forsøg på at overvinde denne uadresserede begrænsning og udvide rækkevidden af ​​disse systemer til ustrukturerede miljøer."

Da det viste sig, at de fleste eksisterende controllere til bløde robotarme primært fungerede godt i laboratoriemiljøer, satte Donato og hans kolleger sig for at skabe en ny type controller, der også kunne anvendes i virkelige miljøer. Den controller, de foreslog, er inspireret af planters bevægelser og adfærd.

"I modsætning til den almindelige misforståelse, at planter ikke bevæger sig, flytter planter aktivt og målrettet fra et punkt til et andet ved hjælp af bevægelsesstrategier baseret på vækst," sagde Donato. "Disse strategier er så effektive, at planter kan kolonisere næsten alle habitater på planeten, en evne der mangler i dyreriget. Interessant nok, i modsætning til dyr stammer plantebevægelsesstrategier ikke fra et centralnervesystem, men snarere opstår de på grund af sofistikerede former for decentraliserede computermekanismer."

Kontrolstrategien, der understøtter funktionen af ​​forskernes controller, forsøger at kopiere de sofistikerede decentraliserede mekanismer, der understøtter planters bevægelser. Holdet brugte specifikt adfærdsbaserede kunstig intelligens-værktøjer, som består af decentraliserede computeragenter kombineret i en bottom-up-struktur.

"Det nye ved vores bio-inspirerede controller ligger i dens enkelhed, hvor vi udnytter de grundlæggende mekaniske funktioner i den bløde robotarm til at generere den overordnede rækkevidde," sagde Donato. "Specifikt består den bløde robotarm af et redundant arrangement af bløde moduler, som hver aktiveres gennem en triade af radialt arrangerede aktuatorer. Det er velkendt, at for en sådan konfiguration kan systemet generere seks principielle bøjningsretninger."

De computere, der understøtter funktionen af ​​holdets controller, udnytter amplituden og timingen af ​​aktuatorkonfigurationen til at gengive to forskellige typer plantebevægelser, kendt som cirkumnutation og fototropisme. Circumnutationer er svingninger, der almindeligvis observeres i planter, mens fototropisme er retningsbestemte bevægelser, der bringer en plantes grene eller blade tættere på lyset.

Den controller, der er skabt af Donato og hans kolleger, kan skifte mellem disse to adfærd og opnå sekventiel kontrol af robotarme, der spænder over to faser. Den første af disse stadier er en udforskningsfase, hvor armene udforsker deres omgivelser, mens den anden er en nående fase, hvor de bevæger sig for at nå et ønsket sted eller objekt.

"Måske den vigtigste take-away fra dette særlige arbejde er, at det er første gang, redundante bløde robotarme er blevet aktiveret til at nå kapaciteter uden for laboratoriemiljøet med en meget enkel kontrolramme," sagde Donato. "Ydermere kan controlleren anvendes til alle blødearm gav et lignende aktiveringsarrangement. Dette er et skridt hen imod brugen af ​​indlejret sensing og distribuerede kontrolstrategier i kontinuum og bløde robotter."

Indtil videre har forskerne testet deres controller i en række tests ved hjælp af en modulær kabeldrevet, let og blød robotarm med 9 frihedsgrader (9-DoF). Deres resultater var meget lovende, da controlleren tillod armen både at udforske sine omgivelser og nå en målplacering mere effektivt end andre tidligere foreslåede kontrolstrategier.

I fremtiden kan den nye controller anvendes på andre bløde robotarme og testes i både laboratorie- og virkelige omgivelser for yderligere at vurdere dens evne til at håndtere dynamiske miljøændringer. I mellemtiden planlægger Donato og hans kolleger at udvikle deres kontrolstrategi yderligere, så den kan producere yderligere robotarmbevægelser og -adfærd.

"Vi søger i øjeblikket at forbedre controllerens muligheder for at muliggøre mere kompleks adfærd, såsom målsporing, helarms-tvinding osv., for at gøre det muligt for sådanne systemer at fungere i naturlige miljøer i lange perioder," tilføjede Donato.


Indlægstid: Jun-06-2023