ヤモリにインスパイアされたソフトロボットの製造・制御・性能評価

1. 金型の印刷 補足データ 1 “CAD/金型/” から金型の *.stl データ をダウンロードします。 プリンタ固有のスライス ソフトウェアを使用して、3D モデルを印刷ジョブに変換します。 3D プリンタを使用して金型を印刷します。 超音波浴中に15分間入れて印刷した金型を清掃してください。 UVチャンバーに少なくとも3時間の金型を入れてください。 2. エラストマーの準備 このステップを開始する前に、エラストマー(A部およびB部)、ヘラ、プラスチックカップ、金型、体重計、プラスチックシリンジ、スクリュークランプ(または類似)、アクリルガラス板、2つの対応する穴、カッターナイフを収集します。 カップに1:9の比率でエラストマーのパートAとパートBを混ぜます。計量機にカップを置きます。まず、B部(濃い赤色)を5g加えます。次に、ヘラを使用して、A(白と粘性)の45gを加える。注:1つのアクチュエータで十分な1 g. 50 gの重量測定の正確さを確認してください。パーツAを分ける最良の方法は、へらを取り、それを排水させることです。使用するヘラで、排水操作あたり約6gが可能です。 カップの端に白または赤の領域が見えなくなるまでかき混ぜ続けます。 カップを真空チャンバーに15分間入れ、攪拌プロセスのためにエラストマーに閉じ込められた空気を取り除きます。 混合エラストマーをプラスチック製の注射器に充填します。これにより、エラストマーをより正確に配置することができます。注: 補足図 1 は、このセクションで説明する処理手順を示しています。 3. 上方部(ベース部品)の製造 対応する2つの穴を持つアクリルガラス板を金型にクランプします。シリンジを下の穴に挿入し、エラストマーを金型に押し込みます。 混合エラストマーが上の穴から現れるまでプランジャーを押して、シリンジに力を加えます。 スクリュークランプを緩め、アクリルガラス板を横に引き出します。注:上向きではなく、横に引っ張ることが重要です。それ以外の場合、エラストマーは金型から引き出されます。 鋭利なツールで上昇気泡を穿刺します。これは、既存のものを削除するのではなく、新しい気泡を作成するので、あまりにも深く穿刺しないでください。これらは後でアクチュエータの機能性に大きく影響するため、大きな気泡を突き刺すのが特に重要です。注:必要に応じて、真空チャンバー内の充填された金型を避難させ、まだ閉じ込められた空気を取り除きます。しかし、その場合、上昇する気泡が表面に向かう途中で金型に詰まり、機能的に関連する領域で鋳造に穴を開ける可能性があります。 補足図2 は、この現象を示す。 65°Cのオーブンに30分間、金型を入れます。 エラストマーのレベルが大幅に低下しているかどうかを10分後に確認してください。これは、金型が完全にタイトでないか、頻繁に使用するためにわずかに曲がっている場合に発生します。レベルが1mm以上落ちた場合は、エラストマーを補充してください。その後、硬化を続ける。 オーブンで合計30分後、金型を取り出し、カッターナイフで押し出されたエラストマーを切り落とします。 ドライバーで離れてレバーで型を開きます。鋳造に関連する表面を傷つけないように注意してください。 前のステップで貼り付けたモールドの部分から、ほぼ完成したアクチュエータを取り外します。注: キャストが成功したかどうかを確認するために、ここで最初の視覚的なチェックを行うことができます。修復不可能な欠陥が見つかった場合( 補足図3を参照)、製造プロセスはここで停止する必要があります。小さい穴は後で修理することができます。また、シールリップが円周全体にわたって可能な限り顕著であることも重要です。 カッターナイフで突き出たバリを切り落とします。これは時には非常に面倒ですが、最終的な結果を得る上で不可欠です。注: 図 4 は 、このセクションで説明する処理手順を示しています。記載された手順は、4 本の脚をキャストする場合に有効です ( 型は補助ファイル 1 “CAD/molds/small_leg_schwalbe*.stl”にあります) および胴体の 2 つの基本部分 (「CAD/Molds/small_belly*stl」)。吸引カップ(「CAD/モールド/サクションカップ*.stl」に見られるロボットの足)または胴体の底部(「CAD / モールド/small_torso_base1*.stl」)をキャストするには、ステップ3.1と3.3を除いて、同じプロセスステップを実行します。●脚部の4つのベースパーツ、胴体の2つのベースパーツ、胴体の底部1部、吸引カップ4個を合計で構築します。 4. 下部(下部)の製造 この目的のために提供された穴を底部の金型に押し込むシリコンチューブは、 補足図5を参照してください。 ベースパーツのモールドをエラストマーで満たし、小さなへらでコーナーまで配ります。注:エラストマーのレベルは、5ミリメートル以上で、4ミリメートル以下でなければならず、完全に埋め込まれたチューブをカバーする必要があります。脚の下部のモールドは 、補足ファイル 1 “CAD/モールド/small_base_schwalbe.stl” にあります。 金型をオーブンに15~20分間入れて硬化させます。次の手順では、下部のパーツが上部のパーツと結合される時間の間、金型に残る必要があります。 5. ベース部と底部の結合 底部のモールドをエラストマーで満たし、すでに硬化したエラストマーの上に1〜1.5mmになるようにします。 バタフライカニューレをベース部分に挿入し、穿刺部位にマークを付け、後でより簡単に見つけることができます。このステップは、オーブン内の膨張空気が脱出できるようにするために必要です。 底部を底型に入れ、側面だけをエラストマー浴に押し込みます。 10~15分間オーブンにアクチュエーターを入れ、その後金型を取り外します。メモ:金型からアクチュエータを取り外すのは簡単です。もしそれが失敗した場合、エラストマーがまだ完全に硬化していない(この場合は、硬化時間を10分増やす)か、下部が金型に詰まっている(この場合は、より強く引っ張る必要があります)。しかし、一般的に、アクチュエータを簡単に解放できない場合、それは悪い兆候です。 ステップ 5.2 の穿刺部位を使用して圧力源を接続し、最終的な漏れ検査を実行する 、補足図 6を参照してください。メモ:小さな漏れがある場合は、修理することができます。小さなへらとオーブンで10分で少しエラストマーの適用は、漏れを修正する必要があります。すべてのリークが修正されれば、アクチュエータは準備ができています。 補足図 6 は、このセクションで説明する処理ステップを示し、 補足図 7 はセクション 3 から 5 で説明されているプロセス全体を示しています。胴体の底部と底部を接合する場合は、ステップ 5.1 を除き、同じ手順を実行します。 6. すべての手足の結合 次のプロセスステップで一緒に保持できるように、木製のボード上のピン針で接合される部品を修正します。 補助図 8Aに示すように、結合面をエラストマーで覆います。結合面が清潔で脂肪が含まれないようにしてください。それ以外の場合、パーツはこの時点で非剥離します。 オーブンに10〜15分間アセンブリを入れます( 補足図8Bを参照)。 7. 供給管の入口の取付け 1 mm アレン キーを使用して、ステップ 5.2 から蝶カニューレの挿入ポイントをさらに広げます。 穴の上に3mmの最大外径のシリコーンチューブの端部を置き、アレンキーでそれを押し込みます。 入口を少しエラストマーで密封します。これはまた、機械的ストレスから保護します。 オーブンに10分間アセンブリを入れます。注: 図 9 は 、このセクションで説明する処理手順を示しています。 8. コントロールボックスの作成 補足データ1 「CAD/コントロールボックス/」から住宅の対応する*.dxf図面をダウンロードし、レーザーカッターでそれらを切り取ります。 補足図10Aおよび補足図11に従って、フロントパネルの「ユーザーインターフェースユニットSupplementary Figure 11」を組み立てます。 補助図10Bと補助図12に従って6つの「バルブユニット」を構築します。 補助図10C、補助図13、および補足図14に従って、下部パネルの6つの「バルブユニット」と「ユーザーインターフェースユニット」を組み立てます。2つのサイドパネルと背面パネルを組み立てます。最後に、トップパネルを組み立てます。 補足ファイル 1に従ってコントロールボックスに埋め込まれた 2 台のシングルボード コンピュータを構成し、補足データ 2に用意されている完全なフォルダ “Code” (すべてのサブフォルダを含む) を両方のボードにアップロードします。 補足データ 2に用意されているスクリプト “Code/arduino_p_ctr.ino” を、コントロール ボックスに埋め込まれた 6 つのマイクロコントローラにアップロードします。 9. 組み込み測定システムを備えたテストベンチの構築 補助データ1 「CAD/TestBench/」からカメラホルダーの対応する*.dxf図面をダウンロードし、レーザーカッターで切り取ります。 補足データ1 「CAD/TestBench」からクランプの対応する*.stlファイルをダウンロードし、3Dプリンタで印刷します。 補助図15に従って、DIN-A1ポスターパネルのクランプでカメラホルダーを組み立て、カメラとシングルボードコンピュータを目的の場所に取り付けます。 補足ファイル 1のセクション 4 ~5 に従って、シングルボード コンピュータのイーサネット インターフェイスと SSH 設定を構成し、完全なフォルダ “Code” (補足データ 2) をボードにアップロードします。 10. システム全体の設定 ローカル ネットワークを作成し、スクリプト “Code/main.py” から、監視に使用されるすべての単一ボード コンピュータとコンピュータに正しい IP アドレスを割り当てるか、スクリプトを適切に書き直します。 補助図 16に示すように、ピン針を胴体の両端に挿入し、ロボットが歩行平面にピンとその足(吸引カップ)を接触させます。 DIN-A4シート上の補助ファイル2に備えた視覚マーカー15を印刷し、はさみを使用して切り取る。 補助図17に従って、ピン針を使用してロボットにマーカーを取り付けます。 ロボットをコントロールボックスに接続します。注: 図 1 は、システム全体の配線を示しています。 11. コントロールボックスの実行 コントロールボックスのメインスイッチの電源を入れ、すべてが起動するまで待ちます。 SSH を使用してメインのシングルボード コンピュータに “root” としてログインし、フォルダ “Code” を参照し、”root@beaglebone:~#python3″ main.pyコマンドを使用してコントロール ボックスを起動します。同時に、”user@pc:~python2″コマンドでパソコン上でモニターを起動monitor.py。注 : 両方のプログラムは、同時に多かれ少なかれ起動する必要があります。コントロール ボックス内のシングルボード コンピュータで実行されているプログラム “main.py” は、監視に使用されるパーソナル コンピュータに接続しようとします。パーソナル コンピュータにリッスン ポートがない場合 (スクリプト”monitor.py”によってトリガーされる) 場合、モニタは起動しません。”monitor.py” 以外は、このプロトコルで使用されるすべてのプログラム/スクリプトは python3 で実行することを意図しています。 圧力源を制御ボックス(最大1.2バー)に接続します。 真空ソースをコントロールボックスに接続します。 12. ロボットのキャリブレーション テストベンチの歩行平面上にロボットを置きます。急な傾斜の場合は、ロボットを所定の位置に保持するために、ロボットの前部と歩行平面の上部の間に文字列を取り付けます。 図18に示すように、コントロール ボックスで、 “モード 2” ボタンを押して 、 “パターン参照” モードをアクティブにします。 LCD に表示されているメニューを、上向きと下向きのボタンを使用してスクロールして、”clb” というエントリを見つけます。次に 、Enter ボタンを押します。 次のメニューをスクロールして「mode_4.csv」というエントリまで移動し、Enter ボタンを押します。 モニタで、補足図 19に示すように”record”ボタンを押します。注:”record”ボタンを押すと、current_exp”code/Src/GUI/save.py:save_last_sample_as_csv() で指定された場所に、監視コンピュータに *.csv ファイルが自動的に作成されます。 Supplementary Data 3 コントロールボックスで、”機能1″ボタンを押してキャリブレーション手順を開始します。 調整後、モニタの”record”ボタンを押して録音を停止し、コントロール ボックスの “機能 1″ボタンを押して圧力コントローラを停止します。 自動的に作成された “current_exp/*.csv” ファイルの名前を変更して、後で一意に識別できるようにします。 補足データ 4に用意されているスクリプト “キャリブレーション/eval_clb.py” を実行し、既存の辞書内のキーワード “[robot version]” を持つエントリとして、ファイル “Code/Src/Controller/calibration.py” に出力 (多項式適合係数) を格納します。 13. 歩行パターンの作成 スクリプト “コード/パターン/create_pattern.py” を実行し、出力された *.csv ファイルをフォルダー “コード/パターン/[ロボット バージョン]/” に格納します。注: このスクリプトは、角度参照で定式化された、直進8 ( 補足図 20A または 補足アニメーション 1を参照) の定義済みの歩行パターンを、ロボット固有の圧力参照に変換します。急な傾斜の歩行パターンを生成するには、行 222 のコメントを外してスクリプトを変更します。これは補助 図 20B または補助アニメーション 2 に従 ってパターンを生成します。コントロールボックスが提供するパターン参照のインタフェースは*.csvファイルで構成され、各行はすべてのアクチュエータの個別のセットポイントを定義します。その中で、最初の8つの列が基準圧力を定義し、次の4つの列は直動弁の参照を定義し、最後の列はこのセットポイントを保持する時間を定義する。 コントロールボックス内のシングルボードコンピュータをパソコンと同期し、すなわち「コード/パターン/*」フォルダをボードにアップロードします。このためには、プログラム “main.py” を中断する必要があります (Ctrl +C)。 14. 登山実験を実施する テストする各傾斜について、ステップ 11 から 13 を実行します。 ロボットを歩く平面上のマークされた点に置きます。 ステップ 12.2 ~ 12.4 の説明に従ってパターン参照を選択しますが、最初のメニューで目的の 「ロボットバージョン」(“clb” ではなく) を選択し、2 番目のメニューで現在の傾斜に従ってパターン参照を選択します (“mode_4.csv” ではなく)。 ステップ 12.5 の説明に従って録音を開始します。 圧力コントローラをアクティブにするには、機能1ボタンを押します。 ロボットは少なくとも6サイクル歩く/登ります。 モニターの “録音” ボタンを押して録音を停止します (手順 12.7 のように)。 次のステップを実行するときにロボットが落下しないことを確認します。 再度 「機能 1」ボタンを押して圧力コントローラーを停止します。これはまた、真空供給を停止し、結果としてロボットが落下します。 記録された*.csvファイルをフォルダ「ExpEvaluation/[ロボットバージョン]/[パターンタイプ]/[傾斜]/」フォルダに移動します。注: 次のステップに向けてソリッドベースを作成するには、各実行を少なくとも 5 回繰り返します。 15. 実験の評価 補助データ 5に記載されているスクリプト “ExpEvaluation/eval_vS11_adj_ptrn.py” を実行して、すべての測定データを自動的に平均化します。注:このスクリプトは、すべての足のトラック、時間の経過に関する適用された圧力、時間の経過に関するすべての四肢の測定された曲げ角度、時間の経過に対するロボットの方向、傾斜に対する平均速度(cf.図2A)、および傾斜に対するエネルギーの近似(cf. Figure 2B