人工复制动物身体结构和动作的有腿机器人可以在广泛的环境中有效地完成任务，包括各种户外自然环境。然而，要做到这一点，这些机器人应该能够在不同的地形上行走，比如土壤、沙子、草地等，而不会失去平衡、被卡住或摔倒。
挪威科技大学(NTNU)和印度孟买理工学院(Indian Institute of Technology Bombay)的研究人员最近开发了一种具有传感能力的新型人造爪子，可以帮助提高有腿机器人在各种地形上移动的能力。发表在预印本服务器arXiv上的一篇论文介绍了这种“传感器化”的爪子，它可以通过估计地下施加在其表面的力来识别不同的地形及其特性。
该论文的作者Tejal Barnwal、Alexis教授和J?rgen Anker Olsen在接受Tech Xplore采访时表示:“我们过去在DARPA地下挑战赛中的研究活动，最终由Kostas Alexis教授领导的CERBERUS团队赢得了冠军，这表明了对具有挑战性的地形做出强有力反应的重要性。”
“我们的团队与苏黎世联邦理工学院合作伙伴提供的有腿机器人ANYmal一起参加了比赛，这是我们成功的关键。了解了最先进技术的局限性，我们得出结论，通过感应爪子增强有腿机器人的感知能力，可以使运动控制更加可靠和自适应。”
过去的研究一直在报道有腿机器人在不平坦和复杂的地形上移动时可能遇到的困难。例如，他们发现困难的地形会限制有腿机器人的运动，并产生闭塞，使机器人无法有效地感知周围环境。
近年来，机器人专家和计算机科学家一直在努力开发能够识别不同地形并相应地调节有腿机器人运动的计算方法，以确保它们的最佳运动。然而，目前提出的许多方法都依赖于已经集成在机器人中的传感器，如激光雷达传感器和摄像头，这些传感器只能提供对周围环境和机器人行走的地形的有限视图。
巴恩瓦尔、奥尔森和亚历克西斯说:“视觉、触觉和声音信息的整合使人类和动物能够在不同的地形上行走或奔跑时迅速适应。”“这种多感官方法提高了空间意识，增强了平衡，并促进了在各种环境中安全导航的快速决策。同样，为四足动物提供基于声音的地形识别和足部运动的实时压力信息，可以帮助它们保持平衡，并帮助它们在各种地形情况下有效地调整控制和导航策略。”
巴恩瓦尔、奥尔森、亚历克西斯和他们的同事亚历山大·范根着手开发一种新系统，该系统可以收集机器人实时移动的地形的更详细信息。他们最终创造了一种人造爪子或脚，被称为TRACEPaw，可以集成在机器人腿的底部。
研究人员解释说:“TRACEPaw采用硅基半球形点末端执行器，利用硅变形、嵌入式微型摄像头和麦克风来实时估计3D力向量，并识别各种地形类型，包括砾石、雪、沙等。”
“脚爪末端执行器通过变形来响应接触力，而嵌入的微型摄像机可以捕捉到变形的鞋内表面的图像。与此同时，一个麦克风在爪子和地形之间的相互作用中捕捉音频信号。”
由Barnwal, Olsen, Alexis和Vangen创造的类似爪子的系统从周围环境中收集各种感官数据，特别是从它下面的地形中。随后，通过监督学习训练的计算机视觉模型对这些数据进行分析，该模型可以根据其硅表面的变形和土壤产生的噪声对地形进行预测并估计所谓的接触力。
研究人员表示:“该系统采用简单而高效的监督学习模型，用于基于视觉的硅胶变形3D力估计和基于音频的土壤分类，从而实现实时的边缘传感、计算和推理。”
这个研究小组创造的传感系统的另一个优点是，它是用现成的、现成的电子元件创造的。这意味着它可以很容易和负担得起大规模制造。
巴恩瓦尔、奥尔森和亚历克西斯说:“我们的感应爪是用现成的电子产品和标准组件制造的。”“这有助于系统的可访问性、可扩展性和内部制造的便利性，这可以促进其广泛采用和复制。”
研究人员在实验室环境中进行了一系列实验，评估了他们的系统的性能。他们的初步研究结果非常有希望，表明TRACEPaw可以显著提高有腿机器人的机动性和实用性，使它们能够识别和适应特定的地形。
研究人员表示:“我们的研究还表明，带有监督学习模型的爪内边缘计算有助于快速可靠的决策，增强机器人的适应性和响应能力，这对于导航动态环境和防止在不可预测的地形中滑倒或绊倒等事件至关重要。”
在未来，由Barnwal、Olsen、Alexis和Vangen创造的人造爪子可以促进有腿机器人在现实环境中的部署，例如在搜索、救援或探索任务中。与此同时，该团队计划通过在更多数据上训练其底层算法来继续改进他们的系统，因为这可以进一步完善其力估计和土壤分类能力。
研究人员补充说:“在我们未来的工作中，我们的目标是通过整合机载IMU的数据来提高系统对环境的理解，提供对地球框架中地形坡度和力方向的见解。”
“我们还计划在更复杂的多类别不同地形上评估其性能。最终，TRACEPaw与实体有腿机器人的潜在集成将使集成系统在现实场景中的性能得到全面评估。”
更多信息:Aleksander vanen等，基于传感器爪的腿式机器人地形识别和接触力估计，机械工程学报，(2023)。期刊信息:arXiv .2311.03855
?2023 Science X Network
引用:可以提高有腿机器人在不同地形上移动能力的感应爪(2023年，11月27日)2023年11月27日检索自https://techxplore.com/news/2023-11-paw-ability-legged-robots-terrains.html本文档
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