多足引导机器人可以在各种复杂的非结构化地形中导航。它们的多自由度使它们能够适应自己的行走姿态，从而使多足机器人能够在包括受限空间在内的各种挑战性环境中在各种复杂的非结构化地形中导航。它们的多自由度使它们能够适应自己的行走姿势，以在各种具有挑战性的环境中导航，包括受限空间。然而，最流行和最常用的多腿平台不能自动进行这种调整。为了解决这一限制，来自CSIRO(联邦科学和工业研究组织)和ETHZrich(苏黎世联邦理工学院)的研究人员最近设计了一种新方法，这种方法允许腿式机器人根据环境自主改变身体形状。
“在过去的八年里，我们一直在进行腿式机器人的研究，并开发我们自己的腿式机器人，”进行这项研究的团队的首席研究员Navinda Kottege告诉TechXplore。“这些多足机器人有许多自由度(例如，Weaver有30个关节)，因此它们在行走时可以有许多不同的姿势。当我们在复杂的封闭环境中部署机器人时，如地下矿井、天花板空腔或地板下的区域，我们意识到它们需要改变腿和身体的形状(即姿势)，以挤过狭窄的缝隙，在高高的障碍物上行走或在低矮的挑檐上爬行。这一要求促使了这项研究。”
Kottege和他的同事最近进行的研究从软机器人技术中获得了灵感，提出了机器人模型的可变形包围盒抽象，并结合了映射和规划策略。为了测绘，研究人员使用了安装在机器人上的距离传感器生成的以机器人为中心的多海拔地图。对于路径规划，他们使用了一种叫做CHOMP的轨迹优化算法，这种算法可以创建一个没有障碍的平滑轨迹。
Kottege说，“安装在机器人上的传感器，在这种情况下是基于立体摄像机的3D传感器，提供周围环境的3D点云。”“本质上，这是机器人到周围环境中各种物体的一系列距离。这些几何信息被转换成多立面图，在多立面图中，地板和天花板被识别出来，从而告诉机器人它需要走过的空间。”
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