憑借足槳可變型關節(jié)和多模態(tài)驅動，機器人可在沙灘和水下智能切換奔跑模式和游動模式。這就是哈爾濱工程大學王剛副教授科研團隊的最新研究成果——足槳式多模態(tài)水陸兩棲機器人。這款水陸兩棲機器人解決了機器人難以在淺灘環(huán)境中敏捷游動和快速奔跑的業(yè)界難題。日前，機器人領域國際頂級期刊《IEEE機器人學匯刊》在線發(fā)表了這一成果。
該論文由哈爾濱工程大學水下機器人技術重點實驗室獨立完成，王剛為論文的通訊作者，哈爾濱工程大學博士研究生馬鑫盟和劉開鑫為共同第一作者。
新思路讓系統(tǒng)化繁為簡
兩棲機器人的研究一直是機器人領域的熱點之一，為了在水陸兩種不同的介質中運動，大部分兩棲機器人既要有輪子又要有螺旋槳，但由于水陸環(huán)境介質密度相差巨大，尤其是連接海洋和陸地的淺灘，浪流擾動劇烈，地面干濕顆粒力學特性存在很大不同，因此不利于機器人的敏捷運動。
而王剛團隊提出的足槳式多模態(tài)水陸兩棲機器人方案，為兩棲機器人設計提供了一種新思路。通過推進裝置的獨特構型和參數優(yōu)化方法，團隊將足槳自身的多模式推進能力與機體的變型能力相結合，實現了機器人在兩棲環(huán)境下的運動模態(tài)切換，降低了機器人系統(tǒng)的復雜程度，同時滿足了水中、陸上兩種完全不同環(huán)境下對于機器人敏捷運動的需求，解決了傳統(tǒng)方法將爬游功能疊加造成的機器人運動性能不敏捷、作業(yè)效率低的問題。
這款水陸兩棲機器人由機體框架、變型驅動關節(jié)、控制艙、電池倉、足槳驅動裝置組成。在奔跑模式下，機體在變型驅動關節(jié)的驅動下展平，足槳驅動關節(jié)以低速模式驅動足槳，機器人依靠足部的推進力在海底或沙灘奔跑;在游動模式下，機體在變型驅動關節(jié)的驅動下折疊，足槳驅動關節(jié)以高速模式驅動足槳，機器人依靠槳的推進能力在水面、水中游動。
奔跑速度優(yōu)于同類機器人
讓科研成果落地是團隊奮斗的目標。團隊研發(fā)的機器人無論是在石地、草地、沙灘，還是水底、水中、水面，都表現出了比同類機器人更優(yōu)越的運動能力和負載能力，“體能測試”成績十分優(yōu)異。
憑借獨特的構型，足槳式多模態(tài)水陸兩棲機器人在水下陸上均能實現高速運動。團隊通過彈性剛體—顆粒介質—兩相流體耦合仿真方法，對機器人的足部幾何參數和奔跑過程的運動參數進行優(yōu)化，極大地提高了其在沙灘和海底的運動能力。
同時，團隊采用多傳感器感知和信息融合技術，讓機器人可自動識別當前的環(huán)境并調整運動模式。與同類機器人相比，在已公開發(fā)表的研究成果中，該機器人在顆粒介質地面的奔跑速度可達到4倍體長/秒，是目前同類型機器人中運動速度最快的。
大部分兩棲機器人下水后易懸浮于水中，而該機器人入水后處于負浮力狀態(tài)，可直接沉入海底，這為機器人在海底工作提供了可能。該機器人高度僅有0.22米，當它緊貼海底時，比懸浮式機器人受水流的影響更小，作業(yè)更穩(wěn)定。在海底作業(yè)時，遇到大面積水草、珊瑚礁，機器人直接穿過必然會造成一定生態(tài)破壞，此時機器人可由爬行狀態(tài)切換為游動模式，當切換為游動模式時，它在水中能夠敏捷地在各類障礙物中穿梭。
此外，借助游動模式，機器人可運動到水面附近接收定位與通訊信號，對自己的位置信息進行校準。
研發(fā)團隊平均年齡26歲
這支機器人研發(fā)團隊十分年輕，除了王剛，還有3名博士生和5名碩士生，團隊成員平均年齡只有26歲。
想要完成一個具有優(yōu)異性能的機器人，需要團隊在系統(tǒng)集成、智能控制、環(huán)境感知等方面都不能有短板。在機器人的重量與負載能力、陸上與水下介質受力差異、快速性與操縱性等各種關系中尋找平衡點是研發(fā)過程中的最大難點。
團隊在研究過程中發(fā)現，從陸到水整個過程中的顆粒介質力學特性不同，而現有理論都是以干顆粒為研究對象，濕顆粒研究成果則寥寥無幾。沒有可以參考的研究成果，團隊便從最基礎的機器人足部與顆粒介質交互過程的力學性質入手。通過建立機器人在沙灘和海底奔跑過程的動態(tài)阻力模型，團隊實現了對機器人在顆粒介質地面奔跑過程的預測和參數優(yōu)化;借助計算流體力學、離散元和多體動力學耦合仿真等方法，團隊完成了機器人的設計和優(yōu)化過程。雖然“從頭開始”拉長了整個研究周期，但在這個過程中，同學們迅速成長起來。如今，在這個僅有9人的團隊里，從設計到裝配，從接線到調試，從編程到試驗的各個流程都有“專家”。
王剛表示，該論文是對團隊過去探索過程的一次回顧，希望這篇論文能起到一定的示范作用，讓同學們認識到在應用實踐中找到真問題，靜下心來腳踏實地解決它，一定會有好的結果產出。未來團隊將針對機器人在兩棲環(huán)境運動過程中的基礎力學理論繼續(xù)深入研究，為提高機器人的智能化水平繼續(xù)努力。
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