Industrial manipulators do not collapse under their own weight when powered off due to the friction in their joints. Although these mechanism are effective for stiff position control of pick-and-place, they are inappropriate for legged robots that must rapidly regulate compliant interactions with the environment. However, no metric exists to quantify the robot's performance degradation due to mechanical losses in the actuators and transmissions. This paper provides a fundamental formulation that uses the mechanical efficiency of transmissions to quantify the effect of power losses in the mechanical transmissions on the dynamics of a whole robotic system. We quantitatively demonstrate the intuitive fact that the apparent inertia of the robots increase in the presence of joint friction. We also show that robots that employ high gear ratio and low efficiency transmissions can statically sustain more substantial external loads. We expect that the framework presented here will provide the fundamental tools for designing the next generation of legged robots that can effectively interact with the world.


翻译:工业操纵者不会因为他们的接合点摩擦而失去动力,在自身重量下崩溃。虽然这些装置对于严格控制选取地点有效,但对于必须迅速调节与环境的兼容性相互作用的腿部机器人来说却不合适。然而,对于机械操作器和传输机的机械损失造成的机器人性能退化,没有衡量尺度来量化。本文提供了一种基本配方,利用传输机的机械效率来量化机械传输机能丧失对整个机器人系统动态的影响。我们从数量上表明,在出现联合摩擦时,机器人的明显惰性会增加。我们还表明,使用高齿轮比率和低效率传输的机器人能够静态地承受更多的外部负荷。我们预计,此处提出的框架将为设计下一代能够与世界有效互动的腿部机器人提供基本工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
45+阅读 · 2021年6月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月27日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
人工智能 | SCI期刊专刊信息3条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年1月10日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员