佐治亚理工学院成功用一只机器人手臂实现了机器人的互换

当为机器人设计移动系统时，目标通常是设计一个单一的系统，让你的机器人做你可能想得到的所有事情，不管是行走、跑步、滚动、游泳，还是这些事情的组合。不过，这根本不是人类的做法：如果人类仿效机器人模型，我们恐怕会穿上某种多功能鞋子，如登山靴、旱冰鞋、滑雪板和脚蹼的组合版本鞋到处走动。相反，我们会做一些更加明智的事情，通过穿上不同的鞋子来优化我们的行动系统。

在ICRA，佐治亚理工学院（Georgia Tech）的研究人员展示了一款移动机器人，可以看出这种换鞋方式是如何应用到机器人身上的。他们不仅发明了一种可以使用“可交换推进器”的机器人，就像他们所说的机器人的鞋子一样，更重要的是，他们已经成功地用一只可爱的小机器人手臂实现了机器人的互换。

该机器人可以给自己换“鞋子”来适应不同的地形。小型轮式机器人换上新鞋，化身越野能手。并且研究人员正在尝试不同的形状“鞋子”，以便于能够在雪地、沙地和水中行动。相信不久之后就可以实现轮腿切换，地形无碍呢。

这太棒了，是不是？

机器人的鞋子，或许，该称作推进器的东西，紧密地安装在轮子上的t形槽中，并且通过几何定位和永久磁铁的组合来保证安全。这就产生了一个相当简单的附着系统，只要机械手以正确的方式摇动滑靴，就具有高的夹持力和较低的分离力。目前这一切都是open loop的，替换一个推进器大约需要13秒。

尽管这确实需要机器人自己携带推进器，意味着它必须携带一个相当高自由度的机械手，但机械手至少可以用于其他各种有用的事情。许多移动机器人已经有了一种或另一种机械手，尽管它们通常用于世界交互而不是自我修改。通过对结构或自由度进行一些调整，移动机械手也有可能利用可交换推进器。

如果你想知道这个额外的复杂性是否值得，从这个意义上说，一个具有永久轮腿的机器人可以做这个机器人所做的一切，而不必担心手臂或推进器的交换，结果证明这对效率有很大的影响。在平板混凝土上的轮式结构中，机器人的运输成本为0.97，研究人员称“与混凝土上的腿形结果相比，这大约降低了三倍。”当然，这个想法是，最终，机器人将能够处理更广泛的地形，应用更加广泛。

Photos: Georgia Tech
       The robot uses a manipulator mounted on its back to retrieve the propulsors from a compartment and attach them to its wheels. 

更多细节，我们（作者，以下简称我）通过电子邮件联系了第一作者Raymond Kim。

IEEE Spectrum：人类总是通过换鞋完成不同的事情，在你看来，为什么这以前没有应用到机器人身上？

Raymond Kim：在我们看来，有两个原因。首先，迄今为止，大多数车载机械手的设计主要是为了感知外部世界，而不是与机器人进行交互。因此，车载机械手可能无法接触到机器人的所有部分或感知手臂和车身之间的交互作用。第二，运动涉及到推进系统和地面之间相对较大的力。车载机械手历来都是轻量化的，以尽量减少尺寸、质量和功耗。因此，这种操纵器不能施加很大的力。任何可更换的推进器必须既能承受大的机车载荷，又能很容易地适应低操纵力。这两个需求经常互相矛盾，这就产生了一个具有挑战性的设计问题。我们的ICRA演示有一个失败的视频，演示了当设计不够完善时会发生什么。

该系统现在有多大的自主权？

目前，自主性仅限于机械手在换靴/推进器过程中的轨迹跟踪。我们根据人的指令发起换鞋，换鞋操作是一个脚本化的轨迹。对于完全自主的版本，我们需要一个能够识别地形的路径规划算法，以便确定何时适应。这可以通过感应或预装地图来实现。

这个概念主要是用来改造旋转马达的，还是它对其他类型的机动性系统也有好处？

我们设想这一概念可以应用于广泛的运动系统。虽然我们关注旋转执行器是因为它们的共同用途，但是我们想象用类似的方式改变线性执行器上的末端执行器。此外，这些方法还可以用来修改被动组件，比如在机器人的后面加一个尾巴，在前面加一个犁，或者重新分配系统的质量。

你认为你的机器人还能从哪些推进器中受益？

我们很高兴能探索各种各样的推进器。对于陆地运动，我们认为更适合雪地或沙地的适应性将是很有价值的。这些可能涉及到通过增加钉子或桨来修改车轮。此外，我们最初的动机是应用于海军作战。海军人员可以用脚蹼游到岸边，然后换上靴子在陆地上操作。这种开关能显著提高效率。想象一下穿着靴子游泳，或者用脚蹼爬楼梯！我们期待类似的设计，在鳍和轮子/腿之间切换，以帮助适应两栖行为。

下一步要做什么呢？

我们当前的重点是提高现有地面车辆的性能。我们正在为arm增加传感能力，这样就可以更快地进行推进器交换，并具有更强的稳定性。此外，我们正在寻找与我们车辆的独特功能相适应的运动规划算法。最后，这可能涉及可更换推进器或对车辆属性进行其他更改。操纵创造了极大的灵活性，我们对如何设计新型车辆以利用基于操纵的适应性非常感兴趣。

来自乔治亚理工学院的Raymond Kim、Alex detain、Stephen Balakirsky和Anirban Mazumdar在ICRA 2020上发表了“Using Manipulation to Enable Adaptive Ground Mobility”的相关研究成果。

原文标题：小轮机器人穿上新鞋准备越野啦

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