Uma estratégia de coordenação neural para fixação e desprendimento de um robô escalador inspirado na locomoção de lagartixas

Um artigo de pesquisa de cientistas da Universidade de Aeronáutica e Astronáutica de Nanjing desenvolveu um algoritmo de controle neural para coordenar os dedos e membros adesivos de um robô escalador. O novo artigo de pesquisa, publicado na revista Sistemas ciborgues e biônicosforneceu um novo robô de escalada híbrido e introduziu um método de controle neural baseado em CPG (Central Pattern Generator) para coordenação entre adesão e movimento.

“Atualmente, a velocidade de movimento e a estabilidade dos robôs escaladores ainda não atingiram o nível dos organismos biológicos. Os animais têm habilidades flexíveis de escalada em várias encostas e asperezas, bem como forte robustez contra vários distúrbios”, explicou o autor correspondente Zhouyi Wang, professor na Universidade de Aeronáutica e Astronáutica de Nanjing.

Essas excelentes habilidades de movimento se originam da colaboração funcional no sistema motor esquelético-muscular, nos órgãos de fixação flexíveis, nas estruturas de fixação refinadas e na regulação afinada. Os dedos dos pés da lagartixa autonomamente fixados para dentro e separados para fora podem gerar forças de adesão substancialmente mais altas do que aquelas necessárias para a fixação de locomoção.

“Combinando as tecnologias de acionamento pneumático e elétrico existentes, desenvolvemos uma biqueira flexível biomimética acionada por pneumático com desprendimento de fixação ativa para os pés de adesão de robôs escaladores, que tem boa adaptabilidade de superfície, mas exibe histerese de movimento significativa. membros acionados para estabilizar a adesão é o principal desafio do controle de movimento”, disseram os autores do estudo. O acionamento pneumático produz grande deformação, enquanto o acionamento motorizado produz grande rigidez.

No entanto, as características não lineares do acionamento pneumático exigem atenção especial à coordenação do movimento quando combinado com o acionamento motorizado, principalmente na adesão.

“As lagartixas são os professores de nossa compreensão do comportamento adesivo. Por meio de experimentos cinemáticos de lagartixas em diferentes inclinações, encontramos uma diferença de fase fixa entre dedos adesivos e membros em movimento rítmico”, disse Wang.

O artigo apresenta uma rede de controle neural modular que consegue coordenação entre adesão e movimento por meio de módulos inibidores de estimulação e usando diferentes níveis de inibição para o tempo de movimento dos membros e patas adesivas. O experimento descobriu que, sob controle neural coordenado, o ângulo de escalada e a velocidade máxima de movimento do robô escalador foram significativamente melhorados.

“Aprendendo com o comportamento de escalada de lagartixas, melhoramos ainda mais o desempenho dos robôs escaladores. Acreditamos que, em um futuro próximo, os robôs serão capazes de andar nas paredes como lagartixas”, disse Wang. A aplicação de robôs escaladores enfrenta atualmente desafios técnicos em materiais, mecânica, algoritmos de controle e outras áreas. Este artigo de pesquisa fornece aos pesquisadores uma maneira de aprender com a natureza e aplicá-la ao controle de robôs de uma perspectiva biomimética.

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