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既會跑又會遊 水陸兩棲機器人再升級

發佈時間:2022-07-29 14:30:50  |  來源:科技日報  |  作者:李麗雲 朱虹  |  責任編輯:徐麗麗

足槳式多模態水陸兩棲機器人解決了機器人難以在淺灘環境中敏捷游動和快速奔跑的業界難題。憑藉足槳可變型關節和多模態驅動,機器人可在沙灘和水下智慧切換奔跑模式和游動模式。研究團隊在淺灘環境中對足槳式多模態水陸兩棲機器人進行試驗哈爾濱工程大學供圖 


憑藉足槳可變型關節和多模態驅動,機器人可在沙灘和水下智慧切換奔跑模式和游動模式。這就是哈爾濱工程大學王剛副教授科研團隊的最新研究成果——足槳式多模態水陸兩棲機器人。這款水陸兩棲機器人解決了機器人難以在淺灘環境中敏捷游動和快速奔跑的業界難題。日前,機器人領域國際頂級期刊《IEEE機器人學彙刊》線上發表了這一成果。


該論文由哈爾濱工程大學水下機器人技術重點實驗室獨立完成,王剛為論文的通訊作者,哈爾濱工程大學博士研究生馬鑫盟和劉開鑫為共同第一作者。


新思路讓系統化繁為簡


兩棲機器人的研究一直是機器人領域的熱點之一,為了在水陸兩種不同的介質中運動,大部分兩棲機器人既要有輪子又要有螺旋槳,但由於水陸環境介質密度相差巨大,尤其是連接海洋和陸地的淺灘,浪流擾動劇烈,地面乾濕顆粒力學特性存在很大不同,因此不利於機器人的敏捷運動。


而王剛團隊提出的足槳式多模態水陸兩棲機器人方案,為兩棲機器人設計提供了一種新思路。通過推進裝置的獨特構型和參數優化方法,團隊將足槳自身的多模式推進能力與機體的變型能力相結合,實現了機器人在兩棲環境下的運動模態切換,降低了機器人系統的複雜程度,同時滿足了水中、陸上兩種完全不同環境下對於機器人敏捷運動的需求,解決了傳統方法將爬遊功能疊加造成的機器人運動性能不敏捷、作業效率低的問題。


這款水陸兩棲機器人由機體框架、變型驅動關節、控制艙、電池倉、足槳驅動裝置組成。在奔跑模式下,機體在變型驅動關節的驅動下展平,足槳驅動關節以低速模式驅動足槳,機器人依靠足部的推進力在海底或沙灘奔跑;在游動模式下,機體在變型驅動關節的驅動下折疊,足槳驅動關節以高速模式驅動足槳,機器人依靠槳的推進能力在水面、水中游動。


奔跑速度優於同類機器人


讓科研成果落地是團隊奮鬥的目標。團隊研發的機器人無論是在石地、草地、沙灘,還是水底、水中、水面,都表現出了比同類機器人更優越的運動能力和負載能力,“體能測試”成績十分優異。


憑藉獨特的構型,足槳式多模態水陸兩棲機器人在水下陸上均能實現高速運動。團隊通過彈性剛體—顆粒介質—兩相流體耦合倣真方法,對機器人的足部幾何參數和奔跑過程的運動參數進行優化,極大地提高了其在沙灘和海底的運動能力。


同時,團隊採用多感測器感知和資訊融合技術,讓機器人可自動識別當前的環境並調整運動模式。與同類機器人相比,在已公開發表的研究成果中,該機器人在顆粒介質地面的奔跑速度可達到4倍體長/秒,是目前同類型機器人中運動速度最快的。


大部分兩棲機器人下水後易懸浮于水中,而該機器人入水後處於負浮力狀態,可直接沉入海底,這為機器人在海底工作提供了可能。該機器人高度僅有0.22米,當它緊貼海底時,比懸浮式機器人受水流的影響更小,作業更穩定。在海底作業時,遇到大面積水草、珊瑚礁,機器人直接穿過必然會造成一定生態破壞,此時機器人可由爬行狀態切換為游動模式,當切換為游動模式時,它在水中能夠敏捷地在各類障礙物中穿梭。


此外,借助游動模式,機器人可運動到水面附近接收定位與通訊信號,對自己的位置資訊進行校準。


研發團隊平均年齡26歲


這支機器人研發團隊十分年輕,除了王剛,還有3名博士生和5名碩士生,團隊成員平均年齡只有26歲。


想要完成一個具有優異性能的機器人,需要團隊在系統整合、智慧控制、環境感知等方面都不能有短板。在機器人的重量與負載能力、陸上與水下介質受力差異、快速性與操縱性等各種關係中尋找平衡點是研發過程中的最大難點。


團隊在研究過程中發現,從陸到水整個過程中的顆粒介質力學特性不同,而現有理論都是以幹顆粒為研究對象,濕顆粒研究成果則寥寥無幾。沒有可以參考的研究成果,團隊便從最基礎的機器人足部與顆粒介質交互過程的力學性質入手。通過建立機器人在沙灘和海底奔跑過程的動態阻力模型,團隊實現了對機器人在顆粒介質地面奔跑過程的預測和參數優化;借助計算流體力學、離散元和多體動力學耦合倣真等方法,團隊完成了機器人的設計和優化過程。雖然“從頭開始”拉長了整個研究週期,但在這個過程中,同學們迅速成長起來。如今,在這個僅有9人的團隊裏,從設計到裝配,從接線到調試,從編程到試驗的各個流程都有“專家”。


王剛表示,該論文是對團隊過去探索過程的一次回顧,希望這篇論文能起到一定的示範作用,讓同學們認識到在應用實踐中找到真問題,靜下心來腳踏實地解決它,一定會有好的結果産出。未來團隊將針對機器人在兩棲環境運動過程中的基礎力學理論繼續深入研究,為提高機器人的智慧化水準繼續努力。


 
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