Sinkage Study in Granular Material for Space Exploration Legged Robot Gripper

📄 arXiv: 2411.07261v2 📥 PDF

作者: Arthur Candalot, James Hurrell, Malik Manel Hashim, Brigid Hickey, Mickael Laine, Kazuya Yoshida

分类: cs.RO

发布日期: 2024-11-08 (更新: 2025-01-10)

备注: Proceedings of the 21st International and 12th Asia-Pacific Regional Conference of the ISTVS

DOI: 10.48550/arXiv.2411.05482

💡 一句话要点

针对空间探测腿式机器人，研究颗粒材料上的软体抓手沉陷问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 腿式机器人 空间探测 软体抓手 颗粒材料 沉陷研究

📋 核心要点

  1. 现有月球探测主要依赖轮式漫游车，但其在复杂地形（如月球洞穴）的移动性受限，需要腿式机器人。
  2. 论文提出了一种基于腱驱动软体抓手的解决方案，通过微型棘爪抓取表面，并建立仿真模型预测抓手沉陷。
  3. 实验和仿真结果表明，该抓手模型能较好地预测在颗粒环境中的沉陷，可用于优化腿式机器人的运动控制。

📝 摘要（中文）

轮式漫游车因其速度和效率一直是月球探测的首选。然而，月球洞穴和陨石坑等更深区域需要腿式机器人的移动性。为此，必须设计合适的末端执行器，以实现在月球的颗粒表面上攀爬和行走。本文研究了腿式机器人在松软土壤中行走时，欠驱动软体抓手在可变形颗粒材料上的行为。开发了一个模块化测试台和一个仿真模型，以观察负载下抓手的沉陷行为。该抓手使用腱驱动手指来匹配其目标形状，并使用多个微型棘爪抓取目标表面。通过比较抓手的轴向位移与机器人质量的标称载荷来测量抓手在硅砂中的沉陷。进行了多次实验，以观察抓手在一系列倾斜角度上的沉陷。使用Altair MotionSolve软件创建了一个考虑抓手手指柔顺度的仿真模型，并将其与Altair EDEM耦合，以利用离散元方法计算抓手与颗粒的相互作用。在验证模型后，进行了使用月球重力和月球风化层颗粒模型的补充模拟。结果表明，可以使用Altair仿真软件包在仿真中创建一个具有精确运动自由度的令人满意的抓手模型，并且可以使用该模型估算在充满颗粒的环境中负载下的预期沉陷。通过计算腿式机器人末端执行器的沉陷，可以将结果直接集成到运动控制算法中，并提高在颗粒材料环境中移动的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人在月球等颗粒状表面行走时，末端执行器（抓手）的沉陷问题。现有方法缺乏对抓手与颗粒材料相互作用的精确建模，导致运动控制算法的精度不足，影响机器人的移动效率和稳定性。

核心思路：论文的核心思路是建立一个能够准确预测抓手在颗粒材料中沉陷的仿真模型。该模型考虑了抓手的柔顺性、颗粒材料的特性以及重力等因素，从而能够更真实地模拟抓手与颗粒材料的相互作用。通过预测沉陷量，可以将其反馈到运动控制算法中，提高机器人的移动精度。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 模块化测试台的搭建，用于进行物理实验，测量抓手在不同载荷和倾斜角度下的沉陷量；2) 基于Altair MotionSolve软件建立抓手的动力学模型，考虑手指的柔顺性；3) 使用Altair EDEM软件建立颗粒材料的离散元模型，模拟颗粒之间的相互作用；4) 将MotionSolve和EDEM耦合，实现抓手与颗粒材料的相互作用仿真；5) 通过物理实验验证仿真模型的准确性；6) 使用月球重力和月球风化层颗粒模型进行补充仿真。

关键创新：论文的关键创新在于将软体抓手的柔顺性与颗粒材料的离散元模型相结合，建立了一个能够准确预测抓手沉陷的仿真模型。该模型考虑了抓手的多个自由度，能够更真实地模拟抓手在颗粒材料中的运动。此外，论文还通过物理实验验证了仿真模型的准确性，使其具有更高的可信度。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 抓手采用腱驱动方式，能够实现灵活的形状匹配；2) 抓手表面分布多个微型棘爪，增强抓取能力；3) 仿真模型中，抓手手指的柔顺性通过弹簧和阻尼器进行建模；4) 颗粒材料采用离散元方法进行建模，考虑颗粒之间的摩擦和碰撞；5) 仿真参数根据物理实验进行校准，保证模型的准确性。

📊 实验亮点

论文通过物理实验验证了仿真模型的准确性，表明该模型能够较好地预测抓手在颗粒材料中的沉陷行为。在月球重力下的仿真结果表明，该抓手设计能够有效地在月球表面进行抓取和移动。该研究为腿式机器人在空间探测领域的应用提供了重要的理论基础和技术支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于月球、火星等星球的探测任务中，提高腿式机器人在复杂地形下的移动能力。通过精确预测末端执行器的沉陷，可以优化机器人的运动控制算法，使其能够更稳定、更高效地在颗粒状表面行走和攀爬。此外，该方法也可用于地面救援机器人、农业机器人等领域，提升其在松软土壤或沙地等环境下的适应性。

📄 摘要（原文）

Wheeled rovers have been the primary choice for lunar exploration due to their speed and efficiency. However, deeper areas, such as lunar caves and craters, require the mobility of legged robots. To do so, appropriate end effectors must be designed to enable climbing and walking on the granular surface of the Moon. This paper investigates the behavior of an underactuated soft gripper on deformable granular material when a legged robot is walking in soft soil. A modular test bench and a simulation model were developed to observe the gripper sinkage behavior under load. The gripper uses tendon-driven fingers to match its target shape and grasp on the target surface using multiple micro-spines. The sinkage of the gripper in silica sand was measured by comparing the axial displacement of the gripper with the nominal load of the robot mass. Multiple experiments were performed to observe the sinkage of the gripper over a range of slope angles. A simulation model accounting for the degrees of compliance of the gripper fingers was created using Altair MotionSolve software and coupled to Altair EDEM to compute the gripper interaction with particles utilizing the discrete element method. After validation of the model, complementary simulations using Lunar gravity and a regolith particle model were performed. The results show that a satisfactory gripper model with accurate freedom of motion can be created in simulation using the Altair simulation packages and expected sinkage under load in a particle-filled environment can be estimated using this model. By computing the sinkage of the end effector of legged robots, the results can be directly integrated into the motion control algorithm and improve the accuracy of mobility in a granular material environment.