Aerial robotic systems have raised emerging interests in recent years. In this article, we propose a novel aerial manipulator system that is significantly different from conventional aerial discrete manipulators: An Aerial Continuum Manipulator (AeCoM). The AeCoM compactly integrates a quadrotor with a tendon-driven continuum robotic manipulator. Due to the compact design and the payload bearing ability of tendon-driven continuum robotic arms, the proposed system solved the conflict between payload capacity and dexterity lying in conventional aerial manipulators. Two contributions are made in this paper: 1) a sensor-based kinematic model is developed for precise modeling in the presence of variable loading; and 2) a tendon slacking prevention system is developed in the presence of aggressive motions. The detailed design of the system is presented and extensive experimental validations have been performed to validate the system self-initialization, payload capacity, precise kinematic modeling with variable end-effector (EE) loadings during aerial grasping and tendon-slacking prevention. The experimental results demonstrate that the proposed novel aerial continuum manipulator system solves the constraints in conventional aerial manipulators and has more potential applications in clustered environments.


翻译:近年来,航空机器人系统引起了新的兴趣。在本篇文章中,我们提出了一个新的空中操纵系统,它与传统的空中离散操纵器大不相同:空中连续操纵器(AeCoM)。AeCoM将一个二次钻机与一个偏向驱动的连续连续机器人操纵器(AeCoM)紧密融合在一起。由于该小型设计和中枢驱动的连续连续机器人臂的载荷承载能力,拟议系统解决了在常规空中操纵器中有效载荷能力和伸缩性之间的冲突。本文有两项贡献:1)以传感器为基础的动能模型,用于精确建模变量装载;和2)在有攻击性动作的情况下,开发一个偏向松散的预防系统。该系统的详细设计并进行了广泛的实验性验证,以验证系统自我初始化、有效载荷能力、精确的电动模型和可变终端效应载荷载荷(EEEE)在空中捕捉和收缩时装时的动态模型。实验结果显示,拟议的新型空中连续操纵操纵器系统在常规航空操纵器和潜在环境中的制约。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Adversarial Mutual Information for Text Generation
Arxiv
13+阅读 · 2020年6月30日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员