[論文レビュー] Inclined Surface Locomotion Strategies for Spherical Tensegrity Robots

Lee-Huang Chen, Brian Cera+9 more|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2017

Structural Analysis and Optimization参考文献 14被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、新規のマルチケーブル駆動方式を用いて、最大24°の急な勾配でも頑丈な走破を達成する遠隔操作式球形テンスグリティロボット（TT-4 mini）を提示する。複数のケーブルを同時に駆動することで、単一ケーブル駆動に比べて著しく高速化され、走破性能が向上する。これは、球形テンスグリティロボットにおいて、安定した傾斜面走破が実証された初のハードウェア実験である。

ABSTRACT

This paper presents a new teleoperated spherical tensegrity robot capable of performing locomotion on steep inclined surfaces. With a novel control scheme centered around the simultaneous actuation of multiple cables, the robot demonstrates robust climbing on inclined surfaces in hardware experiments and speeds significantly faster than previous spherical tensegrity models. This robot is an improvement over other iterations in the TT-series and the first tensegrity to achieve reliable locomotion on inclined surfaces of up to 24\degree. We analyze locomotion in simulation and hardware under single and multi-cable actuation, and introduce two novel multi-cable actuation policies, suited for steep incline climbing and speed, respectively. We propose compelling justifications for the increased dynamic ability of the robot and motivate development of optimization algorithms able to take advantage of the robot's increased control authority.

研究の動機と目的

• 火星探査に不可欠な、急勾配の斜面でも信頼性高く走破可能な球形テンスグリティロボットの開発。
• 単一ケーブル駆動の限界を克服し、勾配走破が13°未満に制限される問題を解消すること。
• 走破能力と走破速度の両方を向上させるマルチケーブル駆動ポリシーの設計と検証。
• 将来的なテンスグリティロボット制御ポリシー最適化のためのハードウェアベンチマークを確立すること。
• 学習アルゴリズムを用いた、マルチケーブル歩行法およびロボットトポロジーの自律的最適化を促進すること。

提案手法

• 迅速な組立が可能なモジュラーエラスティックラティスプロトタイピングプラットフォームを用いて、6本バーの球形テンスグリティロボットを設計した。
• 動的制御能力を向上させるために、交互制御および同時制御ポリシーを備えた新規の二ケーブル駆動方式を実装した。
• 単一ケーブル駆動とマルチケーブル駆動の両方における走破性能と速度を分析するためのシミュレーションフレームワークを開発した。
• 10°および24°の勾配でのハードウェア実験を実施し、シミュレーション結果の妥当性を検証し、パフォーマンスをベンチマーク化した。
• ロボットの静止摩擦係数を測定し、理論的最高勾配（26°）を推定した。その結果、摩擦が主な失敗要因であることが判明した。
• 遠隔操作を用いて駆動ポリシーのテストと比較を実施し、平均速度と勾配走破成功率をパフォーマンス指標として評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチケーブル駆動を用いることで、球形テンスグリティロボットは13°を超える急勾配でも安定した走破を達成できるか？
• RQ2 同時に複数のケーブルを駆動することで、単一ケーブル駆動に比べて走破速度はどのように向上するか？
• RQ3 マルチケーブル制御による勾配走破能力向上を可能にする主な動的および機械的要因は何か？
• RQ4 摩擦が、より急な勾配への登坂能力を制限する主な要因であるとすれば、設計や制御によってこれを緩和できるか？
• RQ5 学習ベースの最適化アルゴリズムは、人間による遠隔操作を上回るマルチケーブル駆動ポリシーをさらに改善できるか？

主な発見

• TT-4 miniは、交互に二本のケーブルを駆動することで24°の勾配を走破に成功し、球形テンスグリティロボットにおける新記録を樹立した。
• 10°の勾配では、同時二ケーブル駆動により平均速度が4.22 cm/sに向上し、単一ケーブルベースラインの1.96 cm/sと比較して115%の高速化を達成した。
• ロボットの最大勾配走破能力は、摩擦が不足していることによって制限されており、測定した摩擦係数に基づく理論的最高勾配は26°であった。
• 24°以上で発生した失敗はバランスの喪失ではなく、スリップによるものであり、材料と表面の相互作用が重要な設計要因であることが示された。
• 同時駆動ポリシーにより、より高速で滑らかなローリング運動が可能となり、重複するケーブル収縮を用いることでさらなる速度向上の可能性が示唆された。
• 本研究では、マルチケーブル駆動が制御能力と動的性能を顕著に向上させることを実証し、AI駆動の歩行法最適化への道筋を示した。