人们对探索冰冷的卫星（如土卫二）的兴趣越来越大，这可能具有天体生物学意义。然而，由于地表或冰口内的环境极端，获取样本具有挑战性。美国宇航局的喷气推进实验室正在开发一种名为Exobiology Extant Life Surveyor（EELS）的蛇状机器人，能够在冰冷的表面上自主导航。EELS有一个感知头，其中包含一系列传感器和摄像头来观察其环境，而身体则具有用于改变形状的铰接部分和螺纹状的外表面以实现运动。EELS显示出对复杂冰冻地形进行自主勘探的潜力。https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adh8332Vaquero等人近期发表的Science Robotics封面论文，概述了EELS项目及其开发工作，以创建一个具有风险意识的自主机器人来导航这些极端的冰地形/环境。描述了机器人的架构以及安全有效地导航和感知冰冷环境的技术挑战。他们专注于与地面移动性、不确定性下的任务和运动规划以及风险量化相关的挑战。从现场测试和模拟场景中提供移动性、任务和运动规划的初步结果。该系统由 10 个相同的部分组成，使 EELS 具有蛇形机器人典型的自重复结构。所有段的总长度为 ~4 m，质量为 ~100 kg。每个部分都配备了三个执行器，其中两个使机器人能够改变形状，而第三个则驱动蒙皮（螺钉）。每个形状执行器的峰值扭矩为 400 N·m。高维度自由度允许可重构性和广泛的可能步态。除了适应性强的移动性能外，机器人的自动重复结构还允许优雅的退化和冗余。主动皮肤推进是通过使用连接到每个模块的反向旋转螺钉来实现的。这种特性使运动成为可能，同时使形状执行器保持在准静态的运行状态。在 EELS 中，控制器是分层排序的，以便于问题表述、软件开发、组件测试和代码可维护性。每个控制器将来自较高级别控制器的目标作为输入，并将其转换为较低级别控制器的分解目标。在该层次结构的底部，有低级硬件命令，而在顶部，有任务级目标，表示为操作员的意图。执行器（关节级）控制器将所需的螺杆速度以及弯曲和扭转执行器位置转换为硬件可理解的命令。形状和螺钉控制包括一组控制器，这些控制器接收所需的路径、所需的控制器和偏差信息，并输出所需的接头角度和螺钉速度。不同的步态需要不同的控制方案。路径规划模块以环境中的姿势形式使用目标，并生成实现这些目标的适当路径。通过在喷气推进实验室火星场的沙地和加利福尼亚州大熊的冰雪地形中进行的实验室和现场测试来评估表面机动性。各种各样的测试地形配置凸显了机器人的适应性，这是通过基于螺杆和形状的运动相结合实现的。测试活动的主要步态是领导者-追随者和基于形状的步态。外感受和本体感受控制都被证明是有效的运动方法。基于螺钉的运动允许对领导者-跟随者步态进行闭环路径跟踪，并且基于形状的运动被证明是一种有用的策略，可以使机器人摆脱可能意味着传统移动系统（如漫游车）终结的情况。此外，当螺旋运动被证明不太可靠时，基于形状的运动被证明是一种有效的导航松散地形的方法，例如粉雪或细沙。值得强调的是，外感受定位和映射在现场多次失败。这些故障源于硬件故障以及外感受算法与环境之间的交互。这些失败强调了本体感受控制策略和能够在控制模式之间切换的系统级自主性的必要性。外感受故障通常是由环境中的退化引起的，可以通过本体感受移动来克服，直到更多特征变得可见，从而允许重新定位。此外，当外感应因硬件故障而失败时，能够继续执行任务仍然有价值，尽管依赖于本体感觉的路径更保守。
文章来源：CAAI认知系统与信息处理专委
