Krabbler

Im Hinblick auf den zukünftigen Einsatz beinbasierte Explorationsroboter dient der DLR Krabbler als Experimentalsystem für den Test verschiedener Gang-, Regel- und Navigationsalgorithmen. Der Roboter nutzt hierbei die Finger der DLR Hand II als Beine, welche neben leistungsstarken Antrieben eine einzigartige Sensorausstattung bieten.

Der DLR Krabbler wurde der Öffentlichkeit erstmals 2008 präsentiert.

Technische Daten

  
Größe:
Aufstandspolygon: 35 cm x 38 cm, Bodenfreiheit: bis 12 cm
Masse:
3,66 kg
Freiheitsgrade:
18 aktive Gelenke
Nutzlast:
3 kg
Geschwindigkeit:
bis zu 20 cm/s
Energieversorgung:
externes 24-V-Netzteil
Computer:
externe Regelungs- und Navigationsrechner;
schneller SpaceWire-Bus schließt 1-kHz-Regelschleife
Sensoren:
• Gelenke: motorseitige Hallsensoren, abtriebsseitiges Potentiometer und Drehmomentsensor, Temperatursensor
• Fuß: 6-DOF Kraft-Momentensensor
• Körper: IMU, Stereokamera
Benutzerschnittstellen:
Spacemouse für die direkte Steuerung
• autonome Wegpunkt-Navigation zu einem vorgegebenen Zielpunkt

Systembeschreibung

Mit dem zukünftigen Ziel der planetaren Exploration wurden alle Gang- und Navigationsalgorithmen für einen Einsatz in unbekannten, GPS-freien Umgebungen konzipiert. Inspiriert durch Erkenntnisse aus der Biologie nutzt der DLR Krabbler einen flexiblen, dezentralen Ansatz zur Gangkoordination, bei welchem benachbarte Beine ihre Schritte gegenseitig anregen oder hemmen. Dies erzeugt ein variables Gangmuster, das von der kommandierten Geschwindigkeit sowie der Interaktion der Beine mit ihrer Umgebung abhängt. Die Drehmomentsensoren in den Gelenken ermöglichen zudem den Einsatz von Nachgiebigkeitsreglern und somit eine feinfühlige Interaktion mit dem Untergrund. In Kombination mit drei einfachen Reflexen kann der Roboter Hindernisse innerhalb seiner Standhöhe selbständig überwinden. Eine weitere Besonderheit des Gangalgorithmus ist seine Fähigkeit zur sofortigen Adaption an den Verlust eines Beines. Für die Navigation in unbekanntem Gelände nutzt der DLR Krabbler einen Stereokamerakopf und einen am Institut entwickelten, auf semi-global-matching basierten 3D-Bildverarbeitungsalgorithmus. Dieser erlaubt es dem Roboter, die Passierbarkeit seiner Umgebung zu bewerten und einen sicheren Pfad zu seinem Zielpunkt zu planen.

  • M. Görner et al., “A leg proprioception based 6 DOF odometry for statically stable walking robots” in Autonomous Robots, 34 (4), pp. 311–326, Springer, 2013.
  • A. Stelzer et al., “Stereo-Vision-Based Navigation of a Six-Legged Walking Robot in Unknown Rough Terrain”, in the International Journal of Robotics Research, Special Issue on Robot Vision, 31(4), pp. 381–402, 2012.
  • A. Chilian et al., “Multisensor Data Fusion for Robust Pose Estimation of a Six-Legged Walking Robot”, in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, San Francisco, CA, USA, 2011.
  • M. Görner et al., “Analysis and Evaluation of the Stability of a Biologically Inspired, Leg Loss Tolerant Gait for Six- and Eight-Legged Walking Robots”, in IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1525–1531, 2010.
  • M. Görner et al., “The DLR Crawler: evaluation of gaits and control of an actively compliant six-legged walking robot”, Industrial Robot: An International Journal, 36(4), pp. 344–351, 2009.
  • M. Görner et al., “The DLR-Crawler: A Testbed for Actively Compliant Hexapod Walking Based on the Fingers of DLR-Hand II”, in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 1525–1531, 2008.