[論文レビュー] A Letter on Progress Made on Husky Carbon: A Legged-Aerial, Multi-modal Platform

Adarsh Salagame, Shoghair Manjikian+9 more|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2022

Robotic Locomotion and Control被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、脚による歩行と飛行を組み合わせたマルチモード移動を実現する四足歩行ロボット「Husky Carbon」を提案する。ロボットは埋め込み型ハーモニックドライブ、ブラシレスDCモーター、IMU、Realsense T265カメラを統合し、自己認識的および外部認識的状態推定を実現。実験では、正確な関節軌道追従性と安定したリミットサイクルへの収束を示す、安定したケーブル接続状態でのトロッティング走行を達成した。

ABSTRACT

Animals, such as birds, widely use multi-modal locomotion by combining legged and aerial mobility with dominant inertial effects. The robotic biomimicry of this multi-modal locomotion feat can yield ultra-flexible systems in terms of their ability to negotiate their task spaces. The main objective of this paper is to discuss the challenges in achieving multi-modal locomotion, and to report our progress in developing our quadrupedal robot capable of multi-modal locomotion (legged and aerial locomotion), the Husky Carbon. We report the mechanical and electrical components utilized in our robot, in addition to the simulation and experimentation done to achieve our goal in developing a versatile multi-modal robotic platform.

研究の動機と目的

• 鳥類に見られるマルチモード移動を模倣できる、脚による歩行と飛行の両方を実現する四足歩行ロボットの開発。
• 限られた電力および積載重量制約下で、脚歩行と飛行移動を統合するにあたり生じる機械的および制御的矛盾を解決すること。
• 埋め込み型ハーモニックドライブと最小限の金属部品を用いて、軽量で自己完結型のロボットを設計し、質量低減と俊敏性の向上を図ること。
• 自己認識的（IMU）および外部認識的（カメラ）センシングを統合し、状態推定を向上させることで、安定した動的移動を実現すること。
• ケーブル接続状態でのトロッティング走行実験を通じて、関節追従性と姿勢安定性を測定可能な制御性能の妥当性を検証すること。

提案手法

• 3Dプリンティングで製作した構造部に、ハーモニックドライブ（ギア比：30, 50, 100）とホール効果エンコーダーを埋め込み、高精度な関節制御を実現。
• 脚関節にブラシレスDCモーター（T-motor, KV 400）を統合し、高トルク・低慣性の駆動を実現。
• 搭載型VectorNav VN-100 IMUとIntel Realsense T265トラッキングカメラが、バランス制御および運動計画のためのリアルタイムの姿勢フィードバックを提供。
• Speedgoat IO581リアルタイムターゲットマシンがSimulinkモデルを実行し、EtherCATを介してElmoサーボドライブとインターフェースすることで、高帯域幅のモーター制御を実現。
• テスト用アリーナにプーリー機構を設け、ケーブル接続実験中に制御された荷重を加えることで、スラスタからの部分的推力の模擬を実現。
• 歩行およびトロッティング走行実験における姿勢推定のための視覚フィードバックとして、AprilTagマーカーを用いた。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 同一のロボットプラットフォームが、脚歩行モードと飛行モードの両方で安定的かつ協調的な移動を実現するにはどうすればよいか？
• RQ2 厳しい電力および積載重量制約下で、脚歩行と飛行移動を効果的に統合するための機械的および制御的戦略は何か？
• RQ3 自己認識的および外部認識的センシングを統合することで、動的トロッティング歩行中のオドメトリーデリフトをどの程度低減できるか？
• RQ4 ロボットの軽量で柔軟性のある設計は、動的運動中の関節軌道追従性および姿勢安定性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 埋め込み型センシングとフィードバック制御を備えたケーブル接続状態でのインプレイストロッティング走行で、どのような性能指標が達成可能か？

主な発見

• 図7に示すように、4ループにわたるトロッティング走行において、目標関節軌道の正確な追従性を示した。
• 図8の姿勢データは、関節の柔軟性にもかかわらず、最小限のオドメトリーデリフトと安定したボディ姿勢を確認した。
• 図9の位相プロットは、安定したリミットサイクルへの収束を示し、歩行制御アルゴリズムの頑健性を裏付けた。
• IMUとRealsense T265カメラの統合により、オドメトリーデリフトが低減され、動的歩行のための信頼性の高い運動計画が可能になった。
• 3Dプリンティング構造と最小限の金属部品を用いた埋め込み設計により、質量低減を達成しながらも構造的整合性を維持した。
• 制御された荷重を加えたケーブル接続実験により、部分的推力下でも動的歩行を支える能力が確認され、制御性能の妥当性が検証された。