Disney Snapbot力學講解

這篇文章來源于DevicePlus.com英語網站的翻譯稿。Snapbot是迪士尼研發(fā)團隊發(fā)布的最新機器人開發(fā)項目。本款機器人帶有主體和六條可拆卸支腿，呈蜘蛛外形，采用模塊化設計，并且能以多種不同方式重新配置，從而可用于不同的移動模式。

Snapbot在行動

什么使Snapbot與眾不同

Snapbot的研發(fā)重點是能夠在保證機動性的同時進行重新配置。無論是否只連接了一條腿，或者是否連接了全部六條腿，機器人仍然能夠行進。

雖然以前有很多團隊都致力于研發(fā)有腿機器人（單足機器人、雙足機器人、四足機器人、六足機器人等）的可變配置，但這些機器人中的大多數都進行了基于模型的設置。因此，您可以將機器人設置為三條腿，連接三條腿后觀察機器人的行為。

借助Snapbot，采用嵌入式算法可“讀取”機器人的配置并相應地調整其運動模式。這意味著在“受傷”以后，例如失去一條腿，它可以調整其行為。

Snapbot的組成部分

Snapbot的硬件包括3D打印機身和六條腿。

主體是機器人的中心樞紐。機器人外形類似于六邊形，六條邊為六條腿提供接口，底部有六個三角形支腿，可最大限度地減少機器人與地面的摩擦。

這款機器人配備了7.2V鋰離子電池，可為機器提供無線電源。還配置了一個OpenCM9.04微控制器，可為機器提供數據處理能力。微控制器通過四顆鉚釘連接到機身框架，來自微控制器的數據被輸入兩個集線器中，然后每個集線器將數據傳輸到最近的三條腿中。

機身總寬度僅為3英寸，其重量（包括電池和電子設備）約為0.4磅。

每個模塊化支腿以徑向形式連接到主體，與Anthrobot不同，這款機器人配置了六條腿，在主體兩側各三條腿。

Snapbot最多可以連接六條腿，但設計有三種支腿用于提供三種不同類型的運動。三種腿為：滾動間距型、偏航間距型和滾動偏航間距型。每條腿都采用3D打印方式按單個鉸接部件進行打印，不能拆卸，每個部件都配備Dynamixel XL-320位置控制伺服系統。腳底帶有橡膠墊，可以緩沖腿部承受運動的壓力和沖擊。

這種支腿設計的重點是保持零件的輕量化，同時仍保持一定程度的結構完整性。每條腿重0.19至0.026磅，具體取決于腿的類型。

Snapbot的研制受到了哪些啟發(fā)？

與其他仿生機器人一樣，Snapbot也受到了生物的啟發(fā)，研究人員對此進行了深入研究。他們還特別研究了那些能夠根據自身情況改變位形的人。當一個人坐著站起來時，他改變的不僅僅是位置，還有肢體運動，就像海星這樣的動物為逃避捕食者能夠自愿斷肢，然后肢體可以再生。

該研究報告還指出昆蟲即使在失去六條腿中的一條或多條腿后仍能行走。研究報告還引用了青蛙經歷的變態(tài)過程—長出兩條腿并失去一條尾巴。

在設計機器人時，研究人員還研究了其他模塊化機器人系統，這些系統帶有較小的積木式部件和均勻的聯軸器。此外，研究人員還研究了如何利用機器學習技術創(chuàng)建能夠適應環(huán)境而不斷變化或改變結構/配置的機器人。

工作原理 – 拼接

機器人身體和腿互相分離和重新連接的機制是通過磁體元件完成的?？偣膊捎昧怂膲K磁鐵，包括每個機器人支腿的連接，使得支腿容易脫離或重新與軀體結合。磁體還按極性擺放，使四肢按正確方向吸附在正確的部位。

但這些磁性接頭并非僅僅是簡單的磁體。每個聯軸器的中心是一個8針彈簧式連接器。該連接器用來傳輸電力為腿部供電，并將數據傳遞給腿部以實現各種腿部動作。

工作原理 – 運動機制

在Snapbot中，運動算法是基于機器人中央主體中的微控制器而設計的。該微控制器可實時工作，以確定機器人的腿部配置；然后根據所連接的腿數確定其運動路徑。

根據這種迭代算法，Snapbot的移動僅限于直接前進，但處理器仍然需要計算許多變量。一種類型的支腿將默認14種腿部位形組合，但三種支腿結合起來，將總共有700種可選的腿部配置。

為了評估腿部的當前配置，控制器對每條腿上的伺服器進行操作以確定所連接的支腿類型。通過將伺服電機的數據線連接到控制器的引腳上，從而確定不同類型的支腿位置。每100毫秒完成一次對該配置的掃描。

然后，處理器根據配置情況計算正向運動路線。腿部運動包括三種模式：劃船、爬行和行走。只有一條腿時，機器人使用劃船動作來拖動身體。在雙腿配置的任何可變選項中，機器人通過爬行運動將滾動式關節(jié)運動最大化，以使腳與地面之間更好地接觸，并拖動身體。在可以行走的腿部組合配置中，Snapbot可以將其身體抬離地面，并通過同步使用對角線雙腿向前行走。

Snapbot的未來發(fā)展空間

雖然Snapbot展示出了模塊化腿部的可變配置模型以及實時機器學習的適應能力，但這款機器人仍然只是該公司研發(fā)的過渡產品。

迪士尼研究院表示，這款機器人將“用于進一步研究腿部運動”。該團隊正在計劃改進算法并增加傳感器（如相機），并檢測所帶來的效果。

DevicePlus 編輯團隊

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審核編輯黃宇