通过固有感知传感估计泥土属性实现适应性 locomotion

泥泞地形为陆地机器人带来巨大的挑战，因为组成和水分的细微变化会导致基质强度和力响应出现巨大的差异，从而导致机器人打滑或卡住。本文提出了一种方法，通过固有感知传感来估计泥土属性，使驱动摆尾器的机器人能够适应不同强度的泥泞基质进行 locomotion。首先，我们通过静止安装的机器人摆尾器的作电流和位置信号对泥土反应力进行表征。我们使用测量得到的力来确定描述泥土内在属性的关键系数。固有感知估计的系数与来自实验室级负载电子压力表的测量值高度吻合，验证了所提方法的有效性。接下来，我们将该方法扩展到 locomotion 机器人，以在不同泥土混合物上爬行时在线估计泥土属性。实验数据揭示，泥土反应力对机器人运动极其敏感，需要联合分析机器人运动和固有感知力来正确确定泥土属性。最后，我们在驱动摆尾器的机器人上部署该方法，使其能够穿越不同强度的泥泞基质，并演示该方法允许机器人利用估计的泥土属性来调整 locomotion 策略，成功避免 locomotion 故障。我们的发现凸显了基于固有感知的地形感知在复杂可变形自然环境中提升机器人机动性的潜力，为更稳健的野外探索能力铺平了道路。