Prevision, control and optimization of a hexapod robot posture in inclined surfaces

Abstract

In a world marked by natural and man-made disasters, the imperative of deploying mobile autonomous robots to replace human involvement in hazardous environments is evident. With this in mind, this dissertation focuses on developing posture control techniques that allow the robot to safely navigate these environments. Among legged robots, hexapod robots distinguish themselves as exceptional performers. Their capabilities extend to climbing, functioning with damaged limbs, and exhibiting remarkable static balance and gait movement. To comprehend the significance of hexapod robots in contrast to other legged counterparts, an extensive analysis is conducted, studying the structural attributes of hexapods, such as body composition, leg and joint arrangements, actuator and sensor configurations, thereby exposing the advantages and disadvantages intrinsic to this type of robots. The groundwork for this research is firmly established as it delves into the realm of posture adjustment. In pursuit of enhanced adaptability for the hexapod robot across various terrains, five leg path algorithms were compared, namely: triangular function, parabola function, 3rd-degree spline function and 3rd and 4th-degree Bézier curves. Compared along four different environments the preferred choice for this purpose is the 3rd-degree Bézier curve algorithm. This exploration, focusing on posture adjustment, provides a foundation for the understanding of the ATHENA hexapod model, encompassing its kinematic principles and gait generation strategies. The application of Q-Learning aided with integration of proprioceptive and exteroceptive sensors and simulation frameworks form a robust foundation for the posture adjustment problem. Through simulations with diverse control parameters in different slope environments, optimal control parameters for each slope were identified. These findings were then applied to simulate the robot navigating terrain with various slopes. A simulation lacking height control parameters resulted in failure, while the controlled simulations successfully adapted to variable slopes.

Num mundo marcado por desastres naturais e provocados pelo homem, é evidenciado a necessidade de implementar robôs móveis autónomos para substituir intervenções humanas em ambientes perigosos. Com isso em mente, esta dissertação foca-se em desenvolver técnicas de controlo de postura que permitem o robô navegar com segurança nestes ambientes. Entre os robôs com pernas, os robôs hexápodes destacam-se excecionalmente. Estes robôs têm um equilíbrio estático notável e são capazes de escalar e operar mesmo com pernas danificadas. Para compreender a importância dos robôs hexápodes em contraste com outros tipos de robôs com pernas, é realizada uma pesquisa extensiva, explorando as características estruturais dos hexápodes, como a estrutura corporal, a disposição das pernas, configuração das articulações, atuadores e sensores, revelando assim as vantagens e desvantagens inerentes a este tipo de robôs. O alicerce desta pesquisa é estabelecido à medida que nos aprofundamos no domínio do ajuste de postura. Em busca de uma maior adaptabilidade para o robô hexápode em vários terrenos, foram comparados cinco algoritmos de trajetória de pernas, nomeadamente: função triangular, função parabólica, função spline de 3º grau e curvas de Bézier de 3º e 4º grau. Comparando-os em quatro ambientes diferentes, a curva de Bézier de 3ºgrau foi a selecionada. Esta pesquisa, centrada no ajuste de postura, fornece uma base para a nossa compreensão do modelo hexápode ATHENA, abrangendo a sua análise cinemática e estratégias de geração de marcha. A aplicação de Q-Learning, com a integração de sensores exterocetivos e propriocetivos e um esquema de códigos e simulações, constitui uma base sólida para o problema de ajuste de postura. Através de simulações com diversos parâmetros de controlo em ambientes compostos por diferentes inclinações, identifica-se os parâmetros de controlo ótimos para cada inclinação. Estas descobertas foram então aplicadas para simular a navegação do robô num terreno com vários declives. Uma simulação sem aplicação de parâmetros de controlo de altura resultou em fracasso, enquanto as simulações controladas adaptaram-se com sucesso a inclinações variáveis.