방법 논문

High-Dynamic Modular Reconfigurable Legged Robotic System의 설계 및 제어

DOI:

10.3791/68092

⸱

2025년 5월 30일

 ,  ,  , 
1School of Control Science and Engineering, Shandong University

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

여기에서는 초보자가 매우 역동적인 이족 보행 로봇 시스템과 이족 보행으로 구성된 모듈식 사족 보행 로봇을 가장 작은 단위로 복제할 수 있는 프로토콜을 제시합니다.

초록

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

다리가 있는 로봇은 지형 적응력이 뛰어나 복잡한 지형을 가로지르는 야외 탐사 및 화물 운송에 이상적인 플랫폼입니다. 다리의 수와 구성은 다리의 성능에 중요한 역할을 합니다. 그러나 대부분의 현재 설계는 모놀리식(monolithic)이므로 재구성에 대한 유연성이 부족합니다. 이 백서에 제시된 프로토콜은 강력한 보행 기능과 이족 보행과 사족 보행 구성 간의 유연한 재구성을 갖춘 모듈식 다리 로봇 시스템의 설계 및 제작에 대해 자세히 설명합니다. 먼저, 다양한 기능 모듈을 기계적으로 조립하여 이족 보행 플랫폼의 구성과 모듈식 연결 장치의 조립을 완료합니다. 그 후 디버깅 소프트웨어를 사용하여 CAN(Controller Area Network) ID(Identity), 전송 속도 및 기타 작업 매개변수 설정을 포함한 관성 측정 장치와 모터를 구성하여 올바른 작동 상태에 있는지 확인했습니다. 그런 다음 이족 보행 장치의 안정적인 보행과 조립된 구조물의 조정된 움직임을 각각 보장하기 위해 전신 제어 전략과 분산 제어 프레임워크를 설계했습니다. 마지막으로, 우리는 이족 보행 및 사족 보행 구성 모두에서 시스템의 효과를 검증하여 로봇이 안정적인 야외 보행을 달성할 수 있도록 했습니다.

서론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

개별 지지 메커니즘을 사용하는 다리 달린 로봇은 우수한 지형 적응성과 민첩성을 나타냅니다 1,2. 최근 몇 년 동안 다리 달린 로봇은 구조 및 수색 작업과 같은 시나리오에 배치되어 유리한 결과를 얻었습니다 3,4,5. 다양한 구성의 다리 달린 로봇은 다양한 작업에 뚜렷한 이점을 제공합니다. 심플한 디자인의 이족 보행 로봇은 좁은 공간을 탐색할 수 있지만 적재 용량이 제한적입니다. 사족 보행 로봇은 더 복잡하지만 더 무거운 짐을 운반하고 더 빨리 움직일 수 있습니다. 다리가 6개 이상인 로봇은 안정성이 더 뛰어나지만 유지 관리가 더 어렵습니다. 그러나, 기존의 다리 달린 로봇은 일반적으로 상이한 구성(6,7,8)에 적응하거나 이들 사이에서 전환할 수 있는 유연성이 결여된 단일한 구성을 특징으로 하는 통합 설계를 채택한다. 이 설계 접근 방식은 오류 발생률이 높으며 단일 장애 지점이 시스템 붕괴로 이어질 수 있으므로 심각한 유지 관리 문제를 야기합니다. 대조적으로, 모듈식 조립 개념으로 설계된 로봇은 다양한 작업 요구 사항을 충족하도록 쉽게 재구성할 수 있습니다 9,10. 험준한 지형에 직면할 때 다리 또는 모듈의 수를 증가시켜 횡단성을 향상시킬 수 있습니다11.

현재 모듈식 다리 로봇에 대한 연구는 아직 탐색 단계에 있으며, 주로 기어 다니거나 미끄러지듯 움직이는 소형 또는 소형 다리 플랫폼에 중점을 두고 있습니다 11,12,13,14,15. 일부 조립 하위 모듈은 독립적인 이동 기능이 부족하고 결합될 때만 이동성을 달성할 수 있습니다16,17. 이로 인해 운송 및 정찰과 같은 작업을 위한 실제 시나리오에 배치하기가 어렵습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 이 백서에서는 유연한 이동성 기능을 갖춘 모듈식 다리 로봇 시스템을 제안합니다. 이전 방법과 달리 이 백서의 어셈블리 하위 모듈의 다리는 포유류 다리 구성에서 영감을 받아 빠른 실행 기능을 제공합니다. 우리는 이족 보행 로봇을 단순한 구조, 안정적인 보행 능력, 더 인간과 같은 보행 스타일 때문에 가장 작은 접합 모듈로 선택합니다18,19.

또한, 위에서 언급한 모듈러 레그 로봇 중 일부는 래치 또는 패스너를 사용하여 모듈(12)을 연결함으로써 신속한 연결 및 분리 기능을 약화시킨다. 연결 프로세스를 단순화하고 클립과 패스너의 사용을 피하기 위해 모듈 사이에 전자기 부착 메커니즘을 사용하여 자기력을 제어하고 유연하게 활성화/비활성화할 수 있습니다. 모듈식 다리 로봇의 장점을 최대한 활용하기 위해 우리는 이 백서에서 논의된 로봇의 이동을 관리하기 위해 분산 제어 접근 방식을 사용합니다. 구축된 시스템과 제어 방법의 효율성은 프로토타입 실험을 통해 검증되었습니다. 제안된 시스템은 구조화되지 않은 지형에서 대규모 자재 수송 또는 미지의 환경에서 신속한 정찰의 요구를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 프로토콜의 목적은 이 백서에 설명된 시스템의 설계 및 제조 프로세스를 철저히 제시하여 이해 관계자가 자신의 요구 사항을 충족하기 위해 유사한 기능을 가진 로봇을 복제하거나 만들 수 있도록 하는 것입니다. 이 백서의 이족 보행 모듈은 이전 작업을 기반으로 합니다. 우리는 그 위에 도킹 메커니즘을 설치하고 매개 변수 미세 조정20을 수행했습니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. 기계의 구조

  1. 나사와 패스너를 사용하여 링키지, 하우징 및 종아리를 조립한 다음 패스너를 사용하여 조립된 링키지를 모터 출력 샤프트의 키 핀에 연결합니다(그림 1).
    알림: 링키지, 모터, 베어링 등을 구성하는 다리는 로봇의 움직임을 담당하는 주요 구성 요소입니다.
  2. 모터 제조업체에서 제공한 소프트웨어를 사용하여 모터를 초기화합니다. 여기에는 홀 센서 및 엔코더의 교정이 포함됩니다.
  3. 그림과 같이 조립된 두 다리를 탄소 섬유 플레이트와 적절한 커넥터로 고정하여 이족 보행 구조를 만듭니다(그림 2).
  4. 탄소 섬유 튜브를 나사로 도킹 장치의 양쪽에 고정하고 중앙 홈에 전자석을 고정합니다( 그림 3 참조).

2. 컨트롤 박스 구축

  1. 그림 4에 표시된 회로도 및 물리적 다이어그램을 기반으로 전원 보드를 조립합니다.
  2. 전력 관리 모듈, 관성 측정 장치(IMU), 마이크로 컨트롤러 장치(MCU) 및 기타 구성 요소를 그림과 같이 지정된 위치에 배치하고 고정합니다(그림 5).
  3. JT30-USB 커넥터를 사용하여 MCU의 USB(범용 직렬 버스) 포트를 IMU에 연결합니다.
  4. 이더넷 케이블을 사용하여 MCU의 이더넷 포트를 라우터에 연결합니다.
  5. 배선을 사용하여 모터 스위치, MCU 스위치 및 메인 스위치를 전원 관리 모듈의 해당 인터페이스에 연결합니다.
  6. 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI) 보드의 CAN1 및 CAN2 인터페이스를 각각 전원 관리 모듈의 CAN1 및 CAN2 인터페이스에 연결합니다.
  7. 해당 인터페이스를 통해 모든 모터를 전력 관리 모듈의 전원 및 CAN 인터페이스에 연결합니다.
    알림: 왼쪽 다리의 모터는 컨트롤 박스의 왼쪽 커넥터를 통해 전원 관리 모듈의 왼쪽 전원 및 CAN 인터페이스에 연결됩니다. 오른쪽도 비슷하게 연결되어 있습니다.

3. 모터 디버깅

  1. 모터 디버깅 소프트웨어를 엽니다. USB-CAN 모듈을 사용하여 컴퓨터를 디버그 모터에 연결합니다.
  2. 모터의 CAN ID를 할당합니다. ab/ad의 값을 1로, hip을 2로, knee를 3으로 설정합니다.
  3. 그림 6과 같이 조인트 제로 위치와 양의 방향을 순차적으로 설정합니다.

4. 제어 방식

  1. 다음과 같이 로봇의 링크 사이에 운동학적 전달 관계를 설정합니다.
    figure-protocol-1
    참고: z축은 접합 축 i와 정렬되는 반면 축은 관절 축 i와 i + 1 사이의 공통 수직을 따라 정렬되며 관절 i에서 i + 1로 향합니다. 축이 교차하는 경우 xi는 교차 평면에 수직입니다. i-1은 z, i-1에서 zi로의 xi-1에 대한 회전 각도입니다. ai-1은 zi-1에서 zi까지의 xi-1을 따른 거리입니다. θi 는 xi에서 xi i까지의 xi 에 대한 회전 각도입니다. 그리고 di는 xi-1에서 xi까지의 zi를 따른 거리입니다.
  2. 다음과 같이 주어진 전신 역학 방정식을 설정합니다.
    figure-protocol-2
    참고: Jc 및 fc 는 각각 관절 공간 및 발 접촉력에 발의 힘을 매핑하는 야코비 행렬을 나타냅니다. M(q) 는 관성 행렬로, figure-protocol-3 원심 및 코리올리 항을 나타내고, g(q) 는 로봇의 중력입니다.
  3. 전신 균형 제어 방정식을 수립합니다.
    참고: 이족 보행 모듈의 제어 법칙은 VMC(Virtual Model Control)와 WBC(Whole-Body Control)를 통합합니다. 상세한 제어 방정식에 대해서는 선행 작업(20)을 참조한다.

5. 프로그램 작성

  1. ST-LINK를 사용하여 MCU와 모터 간의 통신 프로그램의 바이너리(BIN) 파일을 SPI 보드로 가져옵니다.
    알림: SPI 보드는 MCU와 모터 간의 통신 모듈 역할을 하며 STM32는 제어 코어로 사용됩니다.
  2. 컴파일된 로봇 이동 제어 프로그램을 이더넷 케이블을 통해 PC에서 MCU로 전송합니다.

6. 이족 보행 로봇 모듈 시작

  1. 그림과 같이 로봇을 초기 자세로 설정합니다(그림 7A).
  2. MCU의 제어 코드에서 컴파일된 실행 파일을 실행합니다.
  3. 리모콘을 사용하여 로봇에 스탠드 명령을 보냅니다(그림 7B).
    알림: 리모컨 버튼은 필요에 따라 구성할 수 있습니다. 조이스틱을 사용하여 속도를 제어하고 버튼을 다른 상태로 전환하는 것이 좋습니다.
  4. 리모컨을 통해 로봇의 이동 모드를 활성화합니다(그림 7C).
  5. 리모컨의 조이스틱을 사용하여 로봇을 앞뒤로 움직이고 조종할 수 있습니다.

7. 모듈러리 재구성 된 사족 보행 로봇 시작

  1. 두 이족 보행 모듈의 라우터를 동일한 네트워크 세그먼트에 있도록 구성합니다.
  2. LCM(Lightweight Communications and Marshalling)21을 기반으로 분산 제어 프레임워크를 구축합니다.
  3. 조립된 접합 장치 구성요소를 Biped 로봇의 헤드에 설치합니다.
  4. 두 개의 이족 보행 모듈을 지정된 초기 상태로 배치하고 접합 장치의 자기력을 활성화합니다.
  5. 두 개의 이족 보행 모듈의 실행 프로그램을 개별적으로 실행합니다.
  6. 리모콘을 통해 로봇에 스탠딩 명령을 전송합니다.
  7. 리모컨을 통해 로봇의 이동 모드를 활성화합니다.
  8. 리모컨의 조이스틱을 사용하여 접합 로봇을 앞뒤로 움직이고 조종합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

제안된 시스템의 효과를 검증하기 위해 여러 지형에서 야외 보행 테스트를 수행했습니다. 처음에는 단일 이족 보행 모듈이 테스트 대상으로 선택되었으며 모션 테스트는 인조 잔디와 합성 트랙 모두에서 수행되었습니다. 그림 8에서 볼 수 있듯이 로봇은 두 지형 모두에서 안정적인 보행을 보여주었습니다. 이동 중 로봇의 자세 및 관절 토크 데이터는 그림 9에 나와 있습니다. 로봇의 롤 및 피치 각도 변동의 진폭은 0.04 rad (참조는 0) 이내로 유지되어 자세 제어에서 상당한 능력을 나타냅니다. 반면, 조인트 토크 데이터에는 날카로운 스파이크나 글리치가 없고 비교적 부드러운 전환이 있어 약간의 진동만으로 로봇이 안정적으로 작동한다는 것을 더욱 확인할 수 있습니다.

재구성 실험(그림 11)에서는 두 개의 이족 보행 장치를 사용하여 ...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

본 논문에서 제안하는 모듈러 레그 로봇은 레그 로봇 설계에 대한 새로운 관점을 제시하며, 여러 개의 분산된 레그 모듈의 조합을 통해 재구성 및 조정된 움직임이 이루어집니다. 이 백서에 제시된 이 접근 방식은 실험적으로 검증되어 구성 재구성 및 조정된 이동에 대한 기능을 확인했습니다. 이 프로토콜의 섹션 1, 2, 4 및 5는 이 설계 구현의 중요한 단계를 나타내며 로봇의 기계적 구조 및 전기 제어 시스템의 개발을 모두 다룹니다.

실제 응용 분야에서 높은 안정성과 무거운 하중 용량을 가진 다리 달린 로봇에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 예를 들어, 재해 구조 시나리오에서는 잔해와 잔해22와 같은 험준한 지형 위로 장비와 보급품을 운반해야 합니다. 대부분의 다리 로봇은 통합 구조 설계 접근 방식을 채택하지만 이 접근 방식은 여러 작업에 대한 적응성 저하, 높은 고장률, 낮은 유지...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 경쟁하는 재정적 이해관계가 없다고 선언합니다.

감사의 글

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 이 논문에 보고된 실험을 수행하는 데 도움을 준 Xianwu Zeng 씨에게 감사를 표하고 싶습니다. 이 연구는 중국 국립자연과학재단(62373223)과 산둥성 자연과학재단(ZR2024ZD06)의 일부 지원을 받았다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
배터리YOBOTICShttps://yobotics.cn/
전자석Kaka ElectricH25
전자 부품JLChttps://yobotics.cn/저항기, 커패시터, 인덕터 등 일반적으로 사용되는 부품 포함
IMULORD3DM-GX5-45 
모터YOBOTICShttps://yobotics.cn/
전원 관리 모듈JLCP1
원격 제어Ledihttps://yobotics.cn/
라우터linwlanGX30
SPIYOBOTICShttps://yobotics.cn/
구조 부품3D 프린팅 서비스N/AM1-1, M1-2, M1-3, M1-4, M1-5, M1-6, U1, U2, LX1, LX2, LX3, LX4

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Anymal-a highly mobile and dynamic quadrupedal robot. Hutter, M., et al. 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Daejeon, Korea (South), , (2016).
  2. Mit cheetah 3: Design and control of a robust, dynamic quadruped robot. Bledt, G., et al. 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Madrid, Spain, , (1109).
  3. Jung, T., et al. Development of the humanoid disaster response platform DRC-HUBO+. IEEE Trans Robot. 34 (1), 1-17 (2018).
  4. Kaneko, K., et al. Humanoid robot HRP-5P: An electrically actuated humanoid robot with high-power and wide-range joints. IEEE Robot Autom Lett. 4 (2), 1431-1438 (2019).
  5. Bernreiter, L., et al. A framework for collaborative multi-robot mapping using spectral graph wavelets. Int J Rob Res. 43 (13), 2070-2088 (2024).
  6. Atlas, the next generation. , BostonDynamics. At https://bostondynamics.com/atlas/ (2016).
  7. Hubicki, C., et al. Atrias: Design and validation of a tether-free 3D-capable spring-mass bipedal robot. Int J Rob Res. 35 (12), 1497-1521 (2016).
  8. Huang, Q., et al. Historical Development of BHR Humanoid Robots. Explorations in the History and Heritage of Machines and Mechanisms. History of Mechanism and Machine Science. , Springer. Cham. (2019).
  9. Wang, J., Hu, C., Zhu, Y. J. I. R., Letters, A. CPG-based hierarchical locomotion control for modular quadrupedal robots using deep reinforcement learning. IEEE Robot Autom Lett. 6 (4), 7193-7200 (2021).
  10. Daudelin, J., et al. An integrated system for perception-driven autonomy with modular robots. Sci Robot. 3 (23), eaat4983(2018).
  11. Chong, B., et al. Multilegged matter transport: A framework for locomotion on noisy landscapes. Science. 380 (6644), 509-515 (2023).
  12. Mahkam, N., Bakir, A., Özcan, O. Miniature modular legged robot with compliant backbones. IEEE Robot Autom Lett. 5 (3), 3923-3930 (2020).
  13. Development of three-legged modular robots and demonstration of collaborative task execution. Ohira, M., Chatterjee, R., Kamegawa, T., Matsuno, F. Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Rome, Italy, , 3895-3900 (2007).
  14. Yang, Z., et al. A unit-compressible modular robotic system and its self-configuration strategy using meta-module. Robot Comput-Integr Manuf. 49, 39-53 (2018).
  15. Ozkan-Aydin, Y., Goldman, D. I. Self-reconfigurable multilegged robot swarms collectively accomplish challenging terradynamic tasks. Sci Robot. 6 (56), eabf1628(2021).
  16. Snapbot: A reconfigurable legged robot. Kim, J., Alspach, A., Yamane, K. 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vancouver, BC, Canada, , (1109).
  17. Snapbot v2: A reconfigurable legged robot with a camera for self configuration recognition. Gim, K. G., Kim, J. 2020 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Las Vegas, NV, USA, , (1109).
  18. Force-and-moment-based model predictive control for achieving highly dynamic locomotion on bipedal robots. Li, J., Nguyen, Q. 2021 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC), Austin, TX, USA, , (1109).
  19. Feedback control of a cassie bipedal robot: Walking, standing, and riding a segway. Gong, Y., et al. 2019 American Control Conference (ACC), Philadelphia, PA, USA, , (2019).
  20. Zhu, Z., et al. Design and control of braver: A bipedal robot actuated via proprioceptive electric motors. Auton Robots. 47 (8), 1229-1243 (2023).
  21. Lcm: Lightweight communications and marshalling. Huang, A. S., Olson, E., Moore, D. C. 2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Taipei, Taiwan, , (2010).
  22. Development of experimental legged robot for inspection and disaster response in plants. Yoshiike, T., et al. 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vancouver, BC, Canada, , (1109).
  23. Toward industrialization of humanoid robots: Autonomous plasterboard installation to improve safety and efficiency. IEEE Robot Autom Mag. Kumagai, I., et al. 26 (4), 20-29 (2019).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

Legged RobotsModular RoboticsReconfigurable RobotBipedal PlatformQuadrupedal RobotWhole Body ControlDistributed ControlTerrain AdaptabilityRobot LocomotionController Area Network
동영상 곧 제공

관련 논문