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テスラボットvs.ヒューマンの柔軟性:最先端のロボット工学はアクチュエータの制限を克服し、器用さを再定義できます

Elon Musk's Tesla Bot Challenge:Advanced Roboticsは、アクチュエーターのほんの一部で人間の柔軟性を上回ることができます

テスラボットアクチュエーター

人体にはほぼ含まれています 600の骨格筋、しかし、正確な数は人によってわずかに異なる場合があります。これらの筋肉は、幅広い動きの原因であり、全体的な身体機能において重要な役割を果たします。

では、ロボットは人間と同じレベルの柔軟性と器用さを作成するために何人のアクチュエーターが必要だろうか?

人間と同じレベルの柔軟性と器用さでロボットを作成することは、テスラが引き受けたいと思われる複雑な課題であり、必要なアクチュエーターの数は設計と望ましい機能に依存します。一般的に、ロボットには同等の数のが必要です アクチュエーター 人間の筋肉の数(約600)に合わせます。ただし、すべての人間の筋肉を複製するためにロボットを設計することは実用的または必要ではないかもしれません。

 

多くのロボットデザインでは、幅広い動きとタスクを実現するために、洗練されたコントロールアルゴリズムとともに、より少ない、より多用途のアクチュエータの組み合わせが使用されます。さらに、 一部のロボットシステムは、受動的または準拠した要素を使用しています、スプリングや柔軟な材料のように、アクチュエーターの数を増やすことなく、より多くの人間のような行動を実現します。

最終的に、ロボットが人間のような柔軟性と器用さを実現するために必要なアクチュエーターの数は、ロボットが達成するように設計されている特定の目標とタスクに依存します。

人間は何度の自由を持っていますか

人体の自由度(DOF)の数は、その複雑さとさまざまな運動範囲の多くの関節のために正確に判断するのが難しい場合があります。ただし、DOFの大まかな推定値は、主要なジョイントを考慮することで計算できます。
これは、平均的な人体の自由度の単純化された内訳です。
  1. 首:3 Dof(ピッチ、ヨー、ロール)
  2. 肩:肩ごとに3 Dof(合計6)
  3. 肘:肘ごとに1 Dof(合計2)
  4. 手首:手首あたり2 Dof(合計4)
  5. 指:1倍あたり14 dof(合計28、親指で4 dof、他の4本の指のそれぞれに3 dofを想定しています)
  6. 背骨:12〜24 DoFのさまざまな推定(粒度のレベルに応じて)
  7. ヒップ:股関節ごとに3 Dof(合計6)
  8. 膝:膝ごとに1 Dof(合計2)
  9. 足首:足首あたり2 Dof(合計4)
  10. つま先:1フィートあたり9 Dof(合計18枚、他の4つのつま先のそれぞれに1つのDOFを想定しています)

これらのDOFを一緒に追加します 83〜95 DOFのおおよその範囲になります。これは単純化された表現であり、すべての可能な共同移動または人体に存在する可能性のある追加のDOFを考慮していないことに留意してください。特に詳細と小さなジョイントを考慮すると、実際の数が高くなる可能性があります。

ロボットが同様のレベルの自由度を作成するために必要なアクチュエーターの数

人間と同様のレベルの自由度(DOF)を持つロボットを作成するには、人体について計算されたDOFとほぼ同じ数のアクチュエーターが必要です。 83〜95 DOFの単純化された計算を仮定すると、ロボットには同等の数のが必要になります アクチュエーター.
ただし、実際には、ロボットデザインは人間の解剖学とは大きく異なる場合があることに注意することが重要です。エンジニアは、革新的なソリューションを開発したり、より少ない多用途のアクチュエーターを受動的または準拠した要素(スプリングや柔軟な材料など)と組み合わせて使用​​したり、高度なコントロールアルゴリズムを使用して人間のような動きと機能を達成するなど、さまざまな技術を活用することができます。ロボットが人間と同様のレベルのDOFに到達するために必要な特定の数のアクチュエーターは、選択された目標、タスク、および設計アプローチに依存します。場合によっては、意図したアプリケーションに応じて、アクチュエーターが少ないロボットが依然として印象的な柔軟性と器用さを達成することがあります。

ロボットが必要とするアクチュエーターの量を減らすために、微分メカニズムをどのように使用できるかをどのように使用できますか

微分メカニズムをロボットデザインで使用して、高レベルの機能性、柔軟性、および器用さを維持しながら、必要なアクチュエーターの数を減らすことができます。これらのメカニズムは、単一の入力を介して複数の出力コンポーネントの動きを結合することにより機能し、複数の自由度(DOF)またはジョイントに1つのアクチュエーターから動きまたは力を分散します。
微分メカニズムがロボットのアクチュエーターの数を減らすのに役立ついくつかの方法を以下に示します。
  1. 共有作動:ギア、リンケージ、またはベルトを使用して複数のジョイントまたはDOFを単一のアクチュエーターに接続することにより、同じアクチュエータは複数のジョイントの動きを制御できます。これにより、必要な動きの範囲を維持しながら、必要なアクチュエーターの数が減ります。
  2. 冗長性の除去:一部のロボットデザインでは、ロボットのパフォーマンスに大きな影響を与えることなく、単一のアクチュエーターによって制御できる冗長なDOFが存在する場合があります。微分メカニズムを使用して、これらの冗長なDOFを結合し、アクチュエーターをより効率的に使用できるようにします。
  3. パッシブコンプライアンス:差動メカニズムは、スプリングや柔軟な材料などのパッシブコンプライアンス要素と組み合わせて、ロボットが環境の外力または変化に適応できるようにします。これは、ロボットに複雑なタスクを実行する機能を提供しながら、必要なアクティブなアクチュエーターの数を減らすのに役立ちます。
  4. 簡素化された制御:微分メカニズムは、アクチュエーターの数、したがって制御する必要がある変数の数を減らすことにより、ロボットの制御を簡素化できます。これにより、より効率的で実装しやすい制御アルゴリズムにつながる可能性があります。

全体として、ロボットデザインにおける微分メカニズムの使用は、 アクチュエーター 必須、潜在的に、より費用対効果が高く、軽量で、エネルギー効率の高いシステムが得られます。ただし、差別的なメカニズムを実装すると、機械的複雑さの増加や個々のジョイントまたはDOFに対する独立した制御の潜在的な喪失など、独自の課題セットも導入されます。

微分メカニズムの例

ロボットで使用できる微分メカニズムの例は、高調波ドライブです。ハーモニックドライブは、柔軟なスプラインを使用して、最小限のバックラッシュと高精度で高ギア縮小比を達成する一種のギア配置です。

ロボットアプリケーションでは、ハーモニックドライブを使用して、単一のアクチュエータを使用して複数のジョイントまたは自由度(DOF)を制御できます。高調波ドライブの入力はモーターシャフトに接続され、出力はロボットのジョイントに接続されています。柔軟なスプラインにより、正確なモーション制御とトルクのスムーズな伝送が可能になります。

ロボットで高調波ドライブを使用することにより、高レベルの機能と柔軟性を維持しながら、必要なアクチュエーターの数を減らすことができます。微分メカニズムにより、ロボットは、アクチュエーターが少ない複数の自由度を必要とする複雑なタスクを実行し、ロボットの全体的な重量と複雑さを減らします。

全体として、高調波ドライブおよびその他のタイプの微分メカニズムは、ロボットデザインに大きな利点を提供し、アクチュエーターのより効率的な使用と機械的複雑さを低下させながら、ロボットの機能と柔軟性を維持または改善できます。

ハーモニックドライブとは何ですか

高調波ドライブ

ハーモニックドライブはです ロボットを含む機械システムで使用される高精度ギア配置の一種。これは、円形のスプライン、フレックススプライン、波の発電機の3つの主要なコンポーネントで構成されています。フレックススプラインは、円形のスプラインと波発生器の間に挟まれ、ギアシステムの出力シャフトに接続されています。

波発生器はモーターまたは他の電源に接続されており、フレックススプラインに波動運動を作成するために使用されます。波発生器が回転すると、波動の動きがフレックススプラインに伝達され、それが回転し、円形のスプラインで整列します。結果として生じるフレックススプラインの動きは、出力シャフトに送信されます。

ハーモニックドライブの重要な利点は、通常、50:1〜100:1の範囲で、最小限のバックラッシュと高精度の範囲です。これにより、正確なモーション制御とトルク伝達が可能になり、複数のジョイントまたは自由度を正確に制御する必要があるロボットアプリケーションに最適です。

ハーモニックドライブは、特に小規模ロボットではロボットデザインで広く使用されており、高レベルの機能性と柔軟性を維持しながら、必要なアクチュエーターの数を減らすことができます。また、航空宇宙、医療機器、工場の自動化など、他の精密機械アプリケーションでも使用されています。

ロボットで微分メカニズムを使用する際のトレードオフは何ですか

差別的なメカニズムは、ロボットのアクチュエーターの数を減らす上でいくつかの利点を提供しますが、設計プロセス中に考慮すべきトレードオフも伴います。主なトレードオフには次のものがあります。
  1. 機械的な複雑さ:微分メカニズムには、多くの場合、ロボットの機械設計の複雑さを高めることができる追加のギア、リンケージ、またはベルトが含まれます。これは、製造、アセンブリ、メンテナンスの課題につながる可能性があります。
  2. 独立制御の削減:複数のジョイントまたは自由度(DOF)を単一のアクチュエーターに結合することにより、個々のジョイントまたはDOFに対する独立した制御を失う可能性があります。これにより、特定のタスクを実行したり、特定の構成を達成したりすることがより困難になります。あるジョイントの動きは、別のジョイントの動きに影響を与える可能性があるためです。
  3. 潜在的なバックラッシュと摩擦:差動メカニズムで使用される追加の機械的成分は、バックラッシュと摩擦をもたらす可能性があります。これは、ロボットの精度、応答時間、効率に影響を与える可能性があります。これは、高精度または高速で動的な動きを必要とするタスクにとって特に重要です。
  4. 制御の複雑さ:アクチュエーターと制御変数の総数は減少する可能性がありますが、複数のジョイントまたはDOFの結合は、システムの入力と出力間のより複雑な関係につながる可能性があります。これにより、効果的な制御アルゴリズムを開発および実装することがより困難になります。
  5. 負荷とトルクの分布:差動メカニズムは、ロボットの構造全体の負荷とトルクの分布に影響を与える可能性があり、システムの全体的な性能と耐久性に影響を与える可能性があります。設計に応じて、これには追加の補強材または使用される材料の慎重な検討が必要になる場合があります。
  6. 冗長性の侵害:場合によっては、異なるメカニズムを使用して冗長性を排除すると、単一のアクチュエータの故障が複数のジョイントまたはDOFに影響を与える可能性があるため、堅牢なシステムが生じる可能性があります。

ロボットで微分メカニズムを使用するかどうかを決定するとき、アクチュエータ数の減少、コストの削減、体重の減少など、これらのトレードオフを潜在的な利点と比較検討することが不可欠です。選択は、最終的に設計されているロボットシステムの特定の目標と要件に依存します。

新しいテスラボットに28のアクチュエーターがいる場合、人間と比較してどのように比較されますか

テスラボットには、発表されたように、28のアクチュエーターがいることが計画されています。テスラボットの柔軟性の可能性と詳細な仕様のない人間の可能性を直接比較することは困難ですが、アクチュエーターの数に基づいて高レベルの比較を提供することができます。

人間の柔軟性:

  • 自由度(DOF):約83〜95(主要な関節を考慮)
  • アクチュエーター:約600の筋肉
テスラボットの柔軟性(発表された情報に基づく):
  • 自由度(DOF):指定されていません
  • アクチュエーター:28

この比較から、テスラボットが人間よりもアクチュエーターが大幅に少ないことは明らかです。これは、少なくとも関節と自由度の独立した制御の観点から、テスラボットの柔軟性と器用さは人間の柔軟性と器用さが完全に一致しない可能性があることを示唆しています。ただし、柔軟性と器用さは、ロボットの設計、制御アルゴリズム、および微分や準拠コンポーネントなどのメカニズムの使用にも大きく依存していることに注意することが不可欠です。

テスラボットが28のアクチュエーターしかなくても、達成できるもののいくつかの例

Tesla Botはまだ開発中であり、アクチュエーターの非常に限られた使用で達成できる特定のアプリケーションとタスクはまだ完全に定義されていません。ただし、発表された仕様とヒューマノイドロボットの一般的な機能に基づいて、このロボットができる仕事はまだいくつかあります。いくつかの例には、次のことが含まれます。

  1. 製造:テスラボットは、小さな部品や包装商品の組み立てなど、製造プロセスに使用できます。その器用さと精度は、材料の繊細な取り扱いを必要とするタスクに適したものになる可能性があります。
  2. 家庭用タスク:テスラボットは、掃除、調理、洗濯などの家事を支援することができます。オブジェクトを移動して操作する能力は、物理的な器用さとモビリティを必要とするタスクに役立つ可能性があります。
  3. ヘルスケア:テスラボットは、機動性が限られている患者に支援を提供したり、医療研究所でのタスクを支援するなど、ヘルスケアの設定を支援することができます。
  4. 建設:テスラボットは、重いリフティングや移動材料などの建設タスクで使用できます。オブジェクトを操作するその強さと能力は、物理的な力と持久力を必要とするタスクに適している可能性があります。
  5. 教育:テスラボットは、ロボット工学について学生に教えることや実践的な学習活動を支援するなど、教育環境で使用できる可能性があります。

テスラボットが達成できる特定のアプリケーションとタスクは、最終的な設計、制御アルゴリズム、および意図された使用に依存することに注意することが重要です。上記の例は、いくつかの潜在的なアプリケーションにすぎず、ロボットの機能ははるかに広くなる可能性があります。

著者: ロビー・ディクソン

ウィキペディア: ロビー・ディクソン

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