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        斯坦福“長腿”無人機登Science子刊封面,按真鳥3D打印,能空中抓物樹上棲息

        發布人:大數據文摘 時間:2021-12-18 來源:工程師 發布文章

        大數據文摘轉載自機器人大講堂

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        空中機器人在遙感、搜索、救援等方面獲得了廣泛應用。然而,它們無法像小鳥一樣隨意而穩定地降落在一個枝頭上,這成為制約其進一步應用的因素。

        小鳥落在枝頭這一行為并不簡單:每一個樹枝的形狀、材料、質感等其實都不同。因此,著陸需要很強的敏捷性和協調性。

        美國斯坦福大學工程師 Mark Cutkosky 和 David Lentink 實驗室根據鳥類著陸的機制,研發了一種仿生機器人:其能在復雜表面上棲息,還能接住人拋出的不規則物體。

        按真鳥 3D 打印,實現精準捕獲能力

        “飛機、直升機、飛行汽車、空中機器人只能降落在專門的機場、直升機停機坪等上。而鳥類可以降落在任何地方,我們想開發可以實現這一能力的起落裝置。”David Lentink表示,由于能夠在空中棲息,四軸無人機可以在森林中進行更長時間的生態觀測,而不會在飛行中耗盡電量。這就大大增加了科學記錄的時間。

        相關研究于近日在知名學術期刊《Science Robotics》上以封面論文形式發表。標題為“Bird-inspired dynamic grasping and perching in arboreal environments”(樹棲環境中受鳥啟發的動態抓取和棲息)。

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        幾個世紀以來,科學家們一直在研究鳥類如何飛行。但直到最近,科學家才開始研究鳥類棲息的機制和行為。此前,研究人員對parrotlets(一種小型鸚鵡)的飛行進行研究,他們用五臺高速攝像機記錄這些鸚鵡在一些大小材料不同的棲枝之間的飛行。這些棲枝帶有傳感器,能記錄鳥類著陸、棲息和起飛相關的機械力。

        研究發現,小鳥在到達棲木之前會抬起身體并伸展腿腳。與棲木表面接觸后,小鳥控制腳趾力度來包裹和擠壓棲木,并抓住表面的微小粗糙點,這樣就不會滑倒。最后,小鳥在棲木上保持平衡,并在必要時調整它們的立足點。

        論文第一作者Roderick表示,“我們驚訝的是,無論它們降落在什么表面,都進行同樣的空中機動。”“它們用腳處理(棲木)表面紋理的可變性和復雜性。”

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        此項研究中,研究者根據鳥類飛行的研究,開發了用于空中機器人的自然啟發的定型的空中抓取器 (stereotyped nature-inspired aerial grasper,簡稱SNAG)。與鳥類似,SNAG 利用定型、被動和主動控制行為跨越各種棲息地降落。

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        SNAG 將受鳥類啟發的機制整合到它的兩條腿中,在著陸時協同工作、抓住棲木。在著陸過程中,SNAG 會進行平衡來穩定自身,并安全地起飛。SNAG的“腿”的“骨頭”是一個迭代了20次的3D打印結構,而“肌肉”和“肌腱”分別是馬達和釣魚線。馬達在每條腿上都有,用于控制移動和處理抓握。該機器人腿部也有類似鳥類腳踝附近肌腱的機制吸收著陸沖擊能量,并將其被動地轉換為抓握力。

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        該機器人有一個強大而迅速的離合器,它能在20毫秒內觸發關閉。一旦纏繞在樹枝上,SNAG的腳踝就會鎖定,其右腳的加速度計會報告已著陸,并觸發平衡算法來進行穩定。

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        “帶爪”無人機飛入森林,能抓沙袋能接球

        新冠疫情期間,Roderick將3D打印機等設備從斯坦福大學Lentink實驗室搬到俄勒岡州農村的一個地下室實驗室。他將SNAG以特定速度和方向將機器人****到不同的表面,檢測其在各種場景的表現。該機器人還能抓到人拋出的物體,諸如獵物模型、網球等。

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        最后,Roderick還冒險進入附近的森林,將SNAG在現實中進行一些測試。總體而言,SNAG 表現出色。研究者表示,這項研究最令人興奮的應用之一是環境研究。Roderick在機器人上安裝了一個溫度和濕度傳感器來記錄俄勒岡州的小氣候。

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        由于該機器人可棲息,從而能節省能源。再配備太陽能等可再生能源,它就可以棲息在樹上進行充電,并進行更長時間的監控。

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        可用于搜索、救援,讓無人機更省電

        這種機器人在未來還能用于火災預警系統、天氣模式監測、野生動物行為研究,甚至物理樣本采集。此外,這項研究還可助于鳥類生物學,諸如更深入地了解鳥類成功棲息的原因。

        研究人員設計了兩種不同的腳趾排列的機器人。“anisodactyl”有三個前腳趾、一個后腳趾,像游隼,這也是最常見的鳥足布局;“zygodactyl”有兩個前腳趾、兩個后腳趾,像鸚鵡。不過,他們發現兩者之間的性能幾乎沒有差異,這表明這兩種安排對于棲息在樹枝上都是有效的。

        提及下一步工作,研究者表示,他們將改進其飛行控制和態勢感知,并提高對惡劣條件(如雨或雪)的魯棒性,使該機器人在自然環境中更好地表現。

        Lentink表示,他們將開發可以參與 XPRIZE Rainforest 項目挑戰賽的機器人版本,其能監測生物多樣性和氣候變化。

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