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https://hdl.handle.net/1822/89387
Título: | Prevision, control and optimization of a hexapod robot posture in inclined surfaces |
Outro(s) título(s): | Previsão, controlo e otimização da postura de um robô hexápode em superfícies inclinadas |
Autor(es): | Silva, Diogo Alexandre Pires da |
Orientador(es): | Flores, Paulo Marques, Filipe |
Palavras-chave: | “ATHENA” Height control Hexapod robot Posture adjustment Q-learning Ajuste de postura Controlo de altura Robô hexápode |
Data: | 20-Dez-2023 |
Resumo(s): | In a world marked by natural and man-made disasters, the imperative of deploying mobile
autonomous robots to replace human involvement in hazardous environments is evident. With this in
mind, this dissertation focuses on developing posture control techniques that allow the robot to safely
navigate these environments.
Among legged robots, hexapod robots distinguish themselves as exceptional performers. Their
capabilities extend to climbing, functioning with damaged limbs, and exhibiting remarkable static
balance and gait movement. To comprehend the significance of hexapod robots in contrast to other
legged counterparts, an extensive analysis is conducted, studying the structural attributes of hexapods,
such as body composition, leg and joint arrangements, actuator and sensor configurations, thereby
exposing the advantages and disadvantages intrinsic to this type of robots.
The groundwork for this research is firmly established as it delves into the realm of posture
adjustment. In pursuit of enhanced adaptability for the hexapod robot across various terrains, five leg
path algorithms were compared, namely: triangular function, parabola function, 3rd-degree spline
function and 3rd and 4th-degree Bézier curves. Compared along four different environments the
preferred choice for this purpose is the 3rd-degree Bézier curve algorithm. This exploration, focusing on
posture adjustment, provides a foundation for the understanding of the ATHENA hexapod model,
encompassing its kinematic principles and gait generation strategies.
The application of Q-Learning aided with integration of proprioceptive and exteroceptive sensors
and simulation frameworks form a robust foundation for the posture adjustment problem. Through
simulations with diverse control parameters in different slope environments, optimal control parameters
for each slope were identified. These findings were then applied to simulate the robot navigating terrain
with various slopes. A simulation lacking height control parameters resulted in failure, while the
controlled simulations successfully adapted to variable slopes. Num mundo marcado por desastres naturais e provocados pelo homem, é evidenciado a necessidade de implementar robôs móveis autónomos para substituir intervenções humanas em ambientes perigosos. Com isso em mente, esta dissertação foca-se em desenvolver técnicas de controlo de postura que permitem o robô navegar com segurança nestes ambientes. Entre os robôs com pernas, os robôs hexápodes destacam-se excecionalmente. Estes robôs têm um equilíbrio estático notável e são capazes de escalar e operar mesmo com pernas danificadas. Para compreender a importância dos robôs hexápodes em contraste com outros tipos de robôs com pernas, é realizada uma pesquisa extensiva, explorando as características estruturais dos hexápodes, como a estrutura corporal, a disposição das pernas, configuração das articulações, atuadores e sensores, revelando assim as vantagens e desvantagens inerentes a este tipo de robôs. O alicerce desta pesquisa é estabelecido à medida que nos aprofundamos no domínio do ajuste de postura. Em busca de uma maior adaptabilidade para o robô hexápode em vários terrenos, foram comparados cinco algoritmos de trajetória de pernas, nomeadamente: função triangular, função parabólica, função spline de 3º grau e curvas de Bézier de 3º e 4º grau. Comparando-os em quatro ambientes diferentes, a curva de Bézier de 3ºgrau foi a selecionada. Esta pesquisa, centrada no ajuste de postura, fornece uma base para a nossa compreensão do modelo hexápode ATHENA, abrangendo a sua análise cinemática e estratégias de geração de marcha. A aplicação de Q-Learning, com a integração de sensores exterocetivos e propriocetivos e um esquema de códigos e simulações, constitui uma base sólida para o problema de ajuste de postura. Através de simulações com diversos parâmetros de controlo em ambientes compostos por diferentes inclinações, identifica-se os parâmetros de controlo ótimos para cada inclinação. Estas descobertas foram então aplicadas para simular a navegação do robô num terreno com vários declives. Uma simulação sem aplicação de parâmetros de controlo de altura resultou em fracasso, enquanto as simulações controladas adaptaram-se com sucesso a inclinações variáveis. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Mecânica |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/89387 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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