受到魚類、鳥類和螞蟻等微小生物體協作操縱的啟發，研究人員開發了多機器人協作運輸系統（Multirobot Cooperative Transportation Systems，MRCTS）運輸單個機器人無法處理的重型超大物體，可用于搜救行動、災難響應、軍事物資運輸等場景。現有MRCTS主要在平坦路面上運輸有效載荷，很少或根本無法在不平坦的道路上運輸物體。
清華大學劉辛軍教授研究團隊提出了一種基于履帶式移動機器人（Tracked Mobile Robots，TMR）的新型MRCTS，以提高地形適應性并擴展MRCTS的應用場景。
該研究以"Enhancing the terrain adaptability of a multirobot cooperative transportation system via novel connectors and optimized cooperative strategies"為題發表在Frontiers of Mechanical Engineering期刊，已被SCI收錄。
NOKOV度量動作捕捉系統收集領導機器人的實時位姿信息，幫助驗證了所提出的運動學控制策略在真實環境中的性能和有效性。
引用格式
Liu, Quan & Gong, Zhao & Nie, Zhenguo & Liu, Xin-Jun. (2023). Enhancing the terrain adaptability of a multirobot cooperative transportation system via novel connectors and optimized cooperative strategies. Frontiers of Mechanical Engineering. 18. 1-19. 10.1007/s11465-023-0754-2.
研究亮點
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設計了一種新穎的六自由度被動自適應關節來連接履帶式移動機器人（TMR）和公共有效負載，使MRCTS獲得了適應不平坦路面起伏的變形能力，此外，自適應關節上的接觸傳感器可以測量機器人相對于物體的位置和方向，進行反饋控制，解決了機器人在室外定位的難題。
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提出了虛擬領導者和物理追隨者協作范例。虛擬領導機器人用于描述整個系統的運動并管理跟隨機器人，可避免由于物理領導機器人故障而導致整個系統的故障。此外，系統中的所有物理機器人都充當跟隨機器人，有助于啟動和維持運輸，提高運輸策略對物體質量的魯棒性。
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提出了一種新穎的雙閉環運動學控制框架，其中內環與跟隨機器人的運動控制相關，外環與虛擬領導機器人的運動控制相關。將兩種機器人的運動控制轉化為移動機器人的軌跡跟蹤控制問題。
實驗驗證
研究團隊進行了軌跡跟蹤實驗和室外非平整路面搬運實驗，分別驗證了控制器在自主模式下的性能，以及在遠程控制模式下MRCTS對地形的適應性。
圓形軌跡跟蹤實驗
實驗采用4個履帶式移動機器人（TMR）協同運輸重達 60 公斤的有效載荷以跟蹤圓形軌跡。通過NOKOV度量動作捕捉系統獲取領導機器人在 4.5×4.5m場地內的位置和方向信息，用于反饋控制。結果表明，領導機器人的跟蹤誤差在有限時間內收斂到零。因此，所提出的控制器有效地使系統在存在初始跟蹤誤差的情況下跟蹤期望的軌跡。
新型自適應關節履帶移動機器人挑戰復雜路面
非平整路面搬運實驗
實驗采用基于TMR的MRCTS在不平坦的路面上運輸重達60公斤的有效負載，以驗證地形適應性。MRCTS 在遠程控制模式下運行，其中領導機器人的目標速度被視為其控制速度，跟隨機器人控制器接收領導機器人的目標速度，并將其轉換為跟隨機器人的目標速度。實驗結果表明，基于TMR的MRCTS可以在不平坦的道路上成功地運輸有效載荷，其表現出優異的地形適應性證明了自適應關節和控制策略設計的有效性。
NOKOV度量動作捕捉系統獲取MRCTS領導機器人的實時位置和方向信息，用于反饋控制跟隨機器人的軌跡跟蹤，幫助驗證了所提出的運動學控制策略在真實環境中的性能和有效性。
