FAVbot：一种基于频率作动控制的自主目标跟踪微型机器人

在厘米级尺度实现机器人自主性需要将紧凑且易于 miniaturization 的作动机械装置与感知和神经网络处理集成于小型化的紧凑结构中。此类系统的应用在最近几年在医疗、制造和灾后救援等领域取得了显著进展。此尺度的系统设计对感测前端和作动后端的功耗以及电子装置的重量提出了严苛限制，以确保稳健运行。本文介绍 FAVbot——首个集成新型作动机制和基于卷积神经网络 (CNN) 的计算机视觉的自主移动微型机器人系统，全部集成于 3 厘米的紧凑尺寸内。新型作动机制利用机械共振现象实现频率控制转向，仅需一个压电致动器即可实现。实验结果表明，FAVbot 的频率控制作动有效，提供了多种具有不同运动特性的共振模式。该作动系统配备了视觉前端，其中包括摄像头和微控制器，支持目标检测以实现闭环控制和自主目标跟踪，从而实现动态环境中的自适应导航。本工作推动了神经网络驱动的微型机器人系统发展，展示了利用可控多向单致动器机制构建的最小自主机器人。