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A bioinspired vision-based airflow sensing architecture for flow-guided robotic control
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OA
AI
DOI：10.1088/1748-3190/ae42ae.png)
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摘要
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流场感知对于动物和机器人而言，在导航、稳定性和环境交互方面都至关重要。尽管动物通过专门的机械感觉结构实现这一功能，但机器人领域的流场引导自主性由于现有传感器的局限性而发展不足，这些传感器通常缺乏方向敏感性、鲁棒性或可扩展性。为弥补这一差距，我们提出了一种仿生、基于视觉的气流感知架构，该架构采用垂直悬挂的柔性细丝被动响应气流，并通过机载计算机视觉推断流场信息。该传感器的实用性已在四足机器人上得到验证，在静态和运动实验中，它可靠地检测到了气流速度和方向。我们开发了一个描述作用在细丝上的空气动力和重力作用的数学模型，并通过实验验证，该模型与实验数据高度吻合。结果表明，这种新型感知架构在机器人应用中具有巨大潜力。除机器人领域外，该传感器低成本、模块化的设计使其在科学研究和环境监测、教育以及公众参与流场感知原理等方面具有广泛应用。
Keyword:
bioinspired sensing
airflow detection
vision-based sensing
robotic control
flexible filaments
AI总结
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机构
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