Выбор кинематической структуры модульной робототехнической системы в зависимости от типа поверхности передвижения

Цель исследования. Цель настоящей работы заключается в выявлении преимуществ и недостатков различных кинематических структур (формаций) самореконфигурируемых модульных робототехнических систем в зависимости от типа поверхности, по которой в основном должна перемещаться данная система.
Методы. В работе проведен анализ кинематических структур модульных робототехнических систем относительно их возможностей перемещения, выделены особенности перемещения данных формаций по различным поверхностям, а также особенности применения некоторых формаций. Проведено исследование функциональных возможностей собственной мобильной автономной реконфигурируемой системы на основе рассмотренных формаций.
Результаты. По результатам проведенного исследования были выделены основные структуры модульных робототехнических систем, среди которых наиболее популярными на сегодняшний день являются формации, имеющие цепную архитектуру: «змея», «манипулятор»; «шагающие» структуры: «квадропод», «паук», «сороконожка», а также мобильные структуры «машина», «колесо» и «шар». На основе проведенного анализа были разработаны структуры для собственной модульной робототех-нической системы. При разработке структур были учтены геометрические особенности и кинемати-ческие ограничения ее модулей.
Заключение. Применение результатов анализа позволит лучше адаптировать модульную самореконфигурируемую робототехническую систему к поверхности, по которой перемещается данная система. На выбор той или иной формации модульной системы также оказывает влияние необходимая скорость перемещения по данной поверхности. Наибольшей адаптивностью к различным типам поверхностей обладают шагающие формации, однако они же являются наиболее сложными с точки зрения разработки системы управления

1. Formation of modular structures with mobile autonomous reconfigurable system / N. Pavliuk, A. Saveliev, E. Cherskikh, D. Pykhov // Proceedings of 14th International Conference on Electromechanics and Robotics “Zavalishin's Readings”. Springer, Singapore, 2020. З. 383-395. https://doi.org/10.1007/978-981-13-9267-2_31.

2. Roombots extended: Challenges in the next generation of self-reconfigurable modular robots and their application in adaptive and assistive furniture / S. Hauser, M. Mutlu, P. A. Léziart, H. Khodr, A. Bernardino, A. J. Ijspeert // Robotics and Autonomous Systems. 2020. Vol. 127. С. 103467. https://doi.org/10.1016/j.robot.2020.103467.

3. Current trends in reconfigurable modular robots design / A. Brunete, A. Ranganath, S. Segovia, J. P. de Frutos, M. Hernando, E. Gambao // International Journal of Advanced Robotic Systems. 2017. Vol. 14. № 3. P. 1729881417710457. https://doi.org/10.1177/1729881417710457.

4. Self-reconfiguring modular robot learning for lower-cost space applications / A. B. Jones, T. Cameron, B. Eichholz, D. Loegering, T. Kray, J. Straub //2019 IEEE Aerospace Conference. IEEE, 2019. P. 1-6. https://doi.org/10.1109/AERO.2019.8742133.

5. Modular Self-Reconfigurable Robots / M. Yim, P. J. White, M. Park, J. Sastra // 2009.

6. Pavliuk N. A., Krestovnikov K. D., Pykhov D. E. Mobile autonomous reconfigurable system // Problemele energeticii regionale. 2018. Vol. 1. С. 125-135. https://doi.org/10.5281/zenodo.1217296.

7. Chennareddy S., Agrawal A., Karuppiah A. Modular self-reconfigurable robotic systems: a survey on hardware architectures // Journal of Robotics. 2017. Vol. 2017. https://doi.org/10.1155/2017/5013532.

8. Dorigo M. et al. The swarm-bots project // International Workshop on Swarm Robotics. Springer, Berlin, Heidelberg, 2004. P. 31-44. https://doi.org/10.1007/978-3-540-30552-1_4.

9. Mondada F. et al. The cooperation of swarm-bots: Physical interactions in collective robotics // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2005. Vol. 12. №. 2. P. 21-28. https://doi.org/10.1109/MRA.2005.1458313.

10. Davey J., Kwok N., Yim M. Emulating self-reconfigurable robots-design of the SMORES system // 2012 IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems. IEEE, 2012. P. 4464-4469. https://doi.org/10.1109/IROS.2012.6385845.

11. Design and characterization of the ep-face connector / T. Tosun, J. Davey, C. Liu, M. Yim //2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2016. P. 45-51. https://doi.org/10.1109/IROS.2016.7759033.

12. An integrated system for perception-driven autonomy with modular robots / J. Daudelin, G. Jing, T. Tosun, M. Yim, H. Kress-Gazit, M. Campbell //Science Robotics. 2018. Vol. 3. №. 23. https://doi.org/10.1126/scirobotics.aat4983.

13. An End-To-End System for Accomplishing Tasks with Modular Robots / G. Jing, T. Tosun, M. Yim, H. Kress-Gazit // Robotics: Science and systems. 2016. Vol. 2. P. 7.

14. The kinematics analysis of a novel self-reconfigurable modular robot based on screw theory / Y. Li, S. Zhu, Z. Wang, L. Zhang, X. Ma, Z. Cui // DEStech Transactions on Engineering and Technology Research. 2016. №. mime. https://doi.org/10.12783/dtetr/mime2016/10196.

15. Accomplishing high-level tasks with modular robots / G. Jing, T. Tosun, M. Yim, H. Kress-Gazit // Autonomous Robots. 2018. Vol. 42. №. 7. P. 1337-1354. https://doi.org/10.1007/s10514-018-9738-1.

16. Fable II: Design of a modular robot for creative learning / M. Pacheco, R. Fogh, H. H. Lund, D. J. Christensen // 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2015. P. 6134-6139. https://doi.org/10.1109/ICRA.2015.7140060.

17. Patlolla S., Agrawal A., KR, A. HexaMob—a hybrid modular robotic design for implementing biomimetic structures // Robotics. 2017. Vol. 6. №. 4. P. 27. https://doi.org/10.3390/robotics6040027.

18. Sastra J., Chitta S., Yim M. Dynamic rolling for a modular loop robot // The International Journal of Robotics Research. 2009. Vol. 28. №. 6. P. 758-773. https://doi.org/10.1177%2F0278364908099463.

19. Wei X., Tian Y., Wen S. Design and locomotion analysis of a novel modular rolling robot // Mechanism and Machine Theory. 2019. Vol. 133. P. 23-43. https://doi.org/10.1016/j.mechm achtheory.2018.11.004.

20. Yuan Q., Wang J. Design and Experiment of the NAO Humanoid Robot's Plantar Tactile Sensor for Surface Classification // 2017 4th International Conference on Information Science and Control Engineering (ICISCE). IEEE, 2017. P. 931-935. https://doi.org/10.1109/ICISCE.2017.197.

21. Rubtsova J. Approach to Image-Based Segmentation of Complex Surfaces Using Machine Learning Tools During Motion of Mobile Robots // Electromechanics and Robotics. Springer, Singapore, 2022. P. 191-200. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2814-6_17.

22. Connecting gripping mechanism based on iris diaphragm for modular autonomous robots / N. Pavliuk, P. Smirnov, A. Kondratkov, A. Ronzhin // International Conference on Interactive Collaborative Robotics. Springer, Cham, 2019. P. 260-269. https://doi.org/10.1007/978-3-030-26118-4_25.