Впервые мы увидели замечательного прыгающего робота UC Berkeley Salto в декабре 2016 года, но новое видео, выпущенное университетской лабораторией биомиметики Millisystems, демонстрирует столь же замечательную новую способность: точный прыжок, стиль pogo.
Сальто расшифровывается как Saltatorial Locomotion на препятствиях на местности, Salatatorial — это слово, образованное от латинского алфавита и означающее, связанное с прыжком или адаптированное к нему. Эта последняя итерация робота называется Salto-1P и специально предназначена для прыжков между обозначенными точками, как будто прыгает со ступеньки на ступеньку или играет в классики. Он может прыгать на земле или между объектами увеличивающейся высоты.
Оригинальный Salto, вдохновленный галагским или кустарником, был способен прыгать выше и быстрее, чем любой другой робот, благодаря своему высокому соотношению мощности и веса. Видео того времени показывало, что робот соединяет в цепочку два прыжка, позволяя роботу набрать еще большую высоту, чем позволяет его первоначальный 1-метровый (3,3-футовый) прыжок с земли.
Прыгать на 360
Кроме итераций 1P, помимо большего количества последовательных прыжков, появляется контроль, который, по-видимому, приближает Salto к заявленной цели проектирования — преодоление труднопроходимой местности в потенциальных ситуациях поиска и спасания. Для этой дополнительной точности он использует то, что его создатели называют «контроллером прыжкового размещения стоп».
Контроллер использует то, что известно в математике как приближение ряда Тейлора, которое можно использовать для аппроксимации ответов на сложные уравнения, включая те, которые управляют силами, действующими на точку. Скорость и направление прыжка можно регулировать, изменяя способ приземления робота. Он также использует аэродинамические двигатели и инерционный хвост, чтобы помочь контролировать его высоту в воздухе.
На данный момент Salto все еще ограничен прыжками между заранее определенными точками. Чтобы действительно искать и исследовать, его способность прыгать, вероятно, должна была бы быть объединена с системами видения и планирования маршрута, чтобы он мог эффективно исследовать без посторонней помощи.
Работу над 1P проделали Дункан Холдейн, Джастин Йим и Рональд Фейринг. Работа выполнена при поддержке Исследовательского бюро армии США. Вы можете увидеть новое видео ниже.