Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lợi ích của cấu trúc robot cơ xương linh hoạt trong việc thu thập thông tin cảm giác
Tóm tắt
Tính toán hình thái là khái niệm mà theo đó một phần cứng được thiết kế tốt có thể chịu một phần chi phí tính toán cần thiết cho việc điều khiển và nhận thức của robot. Đến nay, nhiều robot cơ xương đã được phát triển dựa trên cảm hứng từ con người và cho thấy hiệu suất chuyển động vượt trội. Việc sử dụng cơ nhân tạo khí nén (PAMs) đã là chìa khóa để hiện thực hóa những hiệu suất cao này. Thêm vào đó, PAMs có khả năng được sử dụng như cảm biến cho thông tin môi trường vì chúng linh hoạt và có khả năng phản hồi. Trong nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào việc làm rõ cách mà PAMs có thể đóng góp vào tính toán hình thái của các robot được điều khiển bởi các bộ chấp hành này. Cụ thể, chúng tôi đề xuất một phương pháp phân tích dựa trên entropy chuyển và áp dụng phương pháp này vào dữ liệu thí nghiệm thu được từ một robot cơ xương mở cửa.
Từ khóa
#tính toán hình thái #robot cơ xương #cơ nhân tạo khí nén #cảm biến #entropy chuyểnTài liệu tham khảo
Pfeifer R, Bongard J (2006) How the body shapes the way we think. In: A new view of intelligence. MIT Press, Cambridge
Niiyama R, Nishikawa S, Kuniyoshi Y (2010) Athlete robot with applied human muscle activation patterns for bipedal running. In: Proceedings of IEEE-RAS international conference on humanoid robots (Humanoids 2010), pp 498–503
Niiyama R, Nagakubo A, Kuniyoshi Y (2007) Mowgli: a bipedal jumping and landing robot with an artificial musculoskeletal system. In: Proceedings of IEEE-RAS international conference on robotics and automation (ICRA 2007), pp 2546–2551 (ThC5.2)
Hosoda K, Takayama H, Takuma T (2008) Bouncing monopod with bio-mimetic muscular-skeleton system. In: Proceedings of IEEE-RAS international conference on intelligent robots and systems (IROS2008), pp 3083–3088
Neumann DA, Wong DL (2002) Kinesiology of the musculoskeletal system: foundations for physical rehabilitation. Mosby, St Louis
Arieta AH, Yokoi H (2004) Integration of a multi-d.o.f. individual adaptable with tactile feedback for an emg prosthetic system. Intell Auton Syst 8:1013–1021
Chou CP, Hannaford B (1996) Measurement and modeling of McKibben pneumatic artificial muscles. IEEE Trans Robot Autom 12(1):90–102
Tondu B, Ippolito S, Guiochet J, Daidie A (2005) A seven degrees-of-freedom robot-arm driven by pneumatic artificial muscle for humanoid robots. Int J Robot Res 24(4):257–274
Nakamura N, Sekiguchi M, Kawashima K, Kagawa T, Fujita T (2002) Developing a robot arm using pneumatic artificial rubber muscles. Bath workshop on power transmission and motion control, pp 365–376
Yoshikawa Y, Sumioka H, Asada M (2009) Learning of joint attention from detecting causality based on transfer entropy. J Robot Mechatron 20(3):378–385