Robots "in-the-wild" encounter and must traverse widely varying terrain, ranging from solid ground to granular materials like sand to full liquids. Numerous approaches exist, including wheeled and legged robots, each excelling in specific domains. Screw-based locomotion is a promising approach for multi-domain mobility, leveraged in exploratory robotic designs, including amphibious vehicles and snake robotics. However, unlike other forms of locomotion, there is a limited exploration of the models, parameter effects, and efficiency for multi-terrain Archimedes screw locomotion. In this work, we present work towards this missing component in understanding screw-based locomotion: comprehensive experimental results and performance analysis across different media. We designed a mobile test bed for indoor and outdoor experimentation to collect this data. Beyond quantitatively showing the multi-domain mobility of screw-based locomotion, we envision future researchers and engineers using the presented results to design effective screw-based locomotion systems.


翻译:“野外”机器人必须穿越并适应从固体地面、颗粒状材料(如沙子)到完全液体等变化极大的地形。现有多种方法,包括轮式与腿式机器人,各自在特定领域表现卓越。基于螺旋的运动是实现多域机动性的一种有前景的方法,已应用于探索性机器人设计中,包括水陆两栖车辆和蛇形机器人。然而,与其他运动形式不同,针对多地形阿基米德螺旋运动的模型、参数影响及效率的研究仍十分有限。本文旨在填补这一空白,通过在不同介质中的全面实验结果与性能分析,为理解基于螺旋的运动提供关键缺失部分。我们设计了一个移动测试平台,用于室内外实验以收集相关数据。除了定量展示基于螺旋运动的多域机动性外,我们期望未来的研究人员和工程师能利用本文结果设计高效的基于螺旋的运动系统。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月26日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
VIP会员
最新内容
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
3+阅读 · 今天8:04
《异构人类团队的协作决策过程混合建模研究》
专知会员服务
4+阅读 · 今天7:59
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
4+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
11+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
10+阅读 · 7月26日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员