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    Shape-based compliance control for snake robots

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    I serpenti robot sono una classe di meccanismi iper-ridondanti che appartiene alla robotica modulare. Grazie alla loro forma snella ed allungata e all'alto grado di ridondanza possono muoversi in ambienti complessi con elevata agilità. L'abilità di spostarsi, manipolare e adattarsi efficientemente ad una grande varietà di terreni li rende ideali per diverse applicazioni, come ad esempio attività di ricerca e soccorso, ispezione o ricognizione. I robot serpenti si muovono nello spazio modificando la propria forma, senza necessità di ulteriori dispositivi quali ruote od arti. Tali deformazioni, che consistono in movimenti ondulatori ciclici che generano uno spostamento dell'intero meccanismo, vengono definiti andature. La maggior parte di esse sono ispirate al mondo naturale, come lo strisciamento, il movimento laterale o il movimento a concertina, mentre altre sono create per applicazioni specifiche, come il rotolamento o l'arrampicamento. Un serpente robot con molti gradi di libertà deve essere capace di coordinare i propri giunti e reagire ad ostacoli in tempo reale per riuscire a muoversi efficacemente in ambienti complessi o non strutturati. Inoltre, aumentare la semplicità e ridurre il numero di controllori necessari alla locomozione alleggerise una struttura di controllo che potrebbe richiedere complessità per ulteriori attività specifiche. L'obiettivo di questa tesi è ottenere un comportamento autonomo cedevole che si adatti alla conformazione dell'ambiente in cui il robot si sta spostando, accrescendo le capacità di locomozione del serpente robot. Sfruttando la cedevolezza intrinseca del serpente robot utilizzato in questo lavoro, il SEA Snake, e utilizzando un controllo che combina cedevolezza attiva ad una struttura di coordinazione che ammette una decentralizzazione variabile del robot, si dimostra come tre andature possano essere modificate per ottenere una locomozione efficiente in ambienti complessi non noti a priori o non modellabili

    Anisotropic body compliance facilitates robotic sidewinding in complex environments

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    Sidewinding, a locomotion strategy characterized by the coordination of lateral and vertical body undulations, is frequently observed in rattlesnakes and has been successfully reconstructed by limbless robotic systems for effective movement across diverse terrestrial terrains. However, the integration of compliant mechanisms into sidewinding limbless robots remains less explored, posing challenges for navigation in complex, rheologically diverse environments. Inspired by a notable control simplification via mechanical intelligence in lateral undulation, which offloads feedback control to passive body mechanics and interactions with the environment, we present an innovative design of a mechanically intelligent limbless robot for sidewinding. This robot features a decentralized bilateral cable actuation system that resembles organismal muscle actuation mechanisms. We develop a feedforward controller that incorporates programmable body compliance into the sidewinding gait template. Our experimental results highlight the emergence of mechanical intelligence when the robot is equipped with an appropriate level of body compliance. This allows the robot to 1) locomote more energetically efficiently, as evidenced by a reduced cost of transport, and 2) navigate through terrain heterogeneities, all achieved in an open-loop manner, without the need for environmental awareness

    In silico case studies of compliant robots: AMARSI deliverable 3.3

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    In the deliverable 3.2 we presented how the morphological computing ap- proach can significantly facilitate the control strategy in several scenarios, e.g. quadruped locomotion, bipedal locomotion and reaching. In particular, the Kitty experimental platform is an example of the use of morphological computation to allow quadruped locomotion. In this deliverable we continue with the simulation studies on the application of the different morphological computation strategies to control a robotic system
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