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Festo仿生学习网络

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发表于 2018-5-6 12:50:55 | 显示全部楼层 |阅读模式
像摩洛哥后翻蜘蛛那样行走与翻滚 – BionicWheelBot(仿生蜘蛛) 以惊奇的方式在地面上行走。Festo与由这种蜘蛛的发现人Ingo Rechenberg教授带领的团队一起深入研究了这种独特的运动方式,并从技术上得到了实现。看飞蝠不要放大镜:这个BionicFlyingFox 是个大家伙,翼展达到2.28 米,通过运动跟踪系统和机器学习,可实现部分自主飞行。
BionicWheelBot 的生物原型为摩洛哥后翻蜘蛛(学名:Cebrennus rechenbergi),这种蜘蛛生活在撒哈拉沙漠边缘的尔格谢比荒漠。柏林理工大学的仿生学教授Ingo Rechenberg 于2008 年发现了这种蜘蛛。摩洛哥后翻蜘蛛行走时与其它蜘蛛无异;不过,这种蜘蛛还能在地面上翻滚着行进。因此,非常好地适应了自己的生活环境:在平整的地面上,其翻滚的速度是行走速度的两倍。
自发现这种蜘蛛后, Rechenberg 教授一致致力于将这种蜘蛛的运动方式转化成技术应用。在大量研究的基础上,Rechenberg 及其团队制作了很多第一批次的BionicWheelBot 原型。现在,他与Festo 又一起进一步开发了这个人造蜘蛛的运动机构与驱动原理,作为仿生学习网络的组成部分。

BionicWheelBot(仿生蜘蛛)
BionicWheelBot(仿生蜘蛛):从行走切换成翻滚模式
跟自然界中蜘蛛一样,BionicWheelBot 用三角步态来推进自身,用八条腿的其中六条来行走。开始翻滚前, BionicWheelBot 弯折收起每侧的三条腿,身体形成一个圆轮。在行走时收起的两条腿这时伸出,在地面上推动团成圆轮的蜘蛛前进,在翻滚过程中持续推动。这就确保了BionicWheelBot 不会滚着滚着就停下来,甚至在粗糙的地形上也能保持前进。

翻滚模式中的BionicWheelBot,推动腿已伸出
在翻滚模式中, BionicWheelBot 用全身完成翻滚,跟摩洛哥翻滚蜘蛛一模一样。因为其集成了惯量传感器,所以总是能感知自己所处的位置,以及需要再次推动的时间。因此,它翻滚的速度同样比行走快,甚至可翻滚上一个最大五度的坡。
BionicFlyingFox(仿生狐蝠)– 机器学习保证最佳飞行路径
为了尽量模拟自然界中狐蝠的飞行,BionicFlyingFox 的翅膀运动机构也被分成主翼和副翼;所有关节处在一个平面上。翅膀覆盖了一层弹性膜,可伸展至脚部。飞行膜非常轻薄,但也很坚韧。

BionicFlyingFox
运动跟踪系统,用于自控飞行
为了让BionicFlyingFox 在限定的空间实现半自主的飞行,其与所谓的运动跟踪系统进行通信。该装置的两台红外相机持续记录飞蝠的位置。相机安装在云台上,可旋转和摆动,从地面上监控BionicFlyingFox 的整个飞行过程。同时,运动跟踪系统规划飞行路径,发出所需的控制命令。起飞和着陆需要借助人类操作员;自动飞行系统会在飞行时接管飞行。

BionicFlyingFox 的翅膀运动机构也被分成主翼和副翼
机器学习,用于最佳飞行路径
相机的图像被传输给一个中央主电脑,跟空管控制器一样评估数据和外部协调飞行。电脑上储存了预编程的飞行路径,指定了BionicFlyingFox 执行飞行动作时的路径。借助其自身搭载的电子元件和复杂的飞行模式,人造飞蝠自行计算执行计划运动顺序所需的翅膀运动。飞蝠从主电脑接收必要的控制算法,主电脑对算法自动进行学习,并持续改进。BionicFlyingFox 在飞行时就能优化飞行动作,每飞一圈,对指定飞行路线的遵循性就更精确。
创新的飞行薄膜,用于各种应用
创新的飞行薄膜是仿生团队专为BionicFlyingFox 开发的,由两片气密膜和一片弹性纤维织物组成,两者焊接在一起,焊点多达约45,000点。织物的蜂窝结构防止飞行膜的细小裂痕继续变大。因此,BionicFlyingFox的织物即使发生了不是很严重的损坏,也能继续飞行。由于材料本身的弹性,翅膀收起时,飞行膜也不会起皱。因为气密膜不仅具有弹性,而且气密、重量轻,所以也可用在飞行器中,或用于衣服设计和农业领域。
仿生学习网络
10多年前,Festo 发起了仿生学习网络,与公司内的创新过程紧密相连。与学生、知名学府、研究机构和开发公司合作,Festo 为项目、试验台和技术平台提供资助。旨在从作为新技术灵感来源的仿生学中获益,将仿生学成果转化为工业自动化技术。


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