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Head-Orientation for a Sidewinding Snake Robot using Modal Decomposition

机译:使用模态分解的侧向蛇机器人的头部定位

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摘要

Biological snakes exhibit a natural ability to decouple locomotion from the perceptual task of aligning their heads in a particular direction. This same multi-tasking problem is nontrivial for snake robots. A snake robot can mimic the locomotion of their biological counterparts through use of analytic gait expressions, but to orient its head the robot must solve an inverse kinematics problem at every time step. In this work we use modal decomposition to modify a snake robot's sidewinding gait to orient the head while locomoting. This avoids the problem of determining online inverse kinematic solutions which can be computationally costly. We use knowledge of the robot's ground contact points to vary the number of joints used for head reorientation to minimally impact locomotion stability. We further show that the resulting expression can be used as a controller to improve real-time target tracking.
机译:生物蛇表现出一种自然的能力,可以将运动与将头部对准特定方向的感知任务分离。对于蛇形机器人来说,同样的多任务问题也是不平凡的。蛇形机器人可以通过使用解析式步态表达式来模仿其生物对应对象的运动,但是要确定其头部的位置,机器人必须在每个时间步上解决逆运动学问题。在这项工作中,我们使用模态分解来修改蛇形机器人的侧绕步态,以在移动时确定头部的方向。这避免了确定在线逆运动学解的问题,该解可能在计算上是昂贵的。我们利用机器人地面接触点的知识来改变用于头部重新定向的关节的数量,以最大程度地降低运动稳定性。我们进一步表明,所得的表达式可以用作控制器来改善实时目标跟踪。

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