Запечатлевая движение,
Создавая истории

Марсианские роверы (1-й справа: Opportunity, 2-й справа: Curiosity) улучшались с течением времени, но всё ещё далеки от технологий пилотируемого марсохода из фильма «Марсианин» (слева).

В фильме "Марсианин" Марк Деймон управляет ровером, преодолевая тысячи километров по Марсу, как будто это обычная внедорожная экспедиция. Но на самом деле с текущими технологиями осуществить такой подвиг с роверами, которые были отправлены на Марс, было бы невозможно. Ровер Opportunity, который проработал 14 лет и 136 дней, прошел в общей сложности 45,16 километра, в то время как ровер Courage проехал только 7,73 километра, прежде чем застрять в укрытии и потерять контакт с Землей в 2010 году.

Разработка планетарных роверов включает в себя поиск способов, позволяющих роверам передвигаться быстрее и дальше, подзаряжать свои источники питания и избегать опасных препятствий при traversing незнакомых ландшафтов.

Улучшение кинематических возможностей TAWL для игнорирования экологических угроз

Инновацией в улучшении мобильности планетарных роверов является добавление "ноги" к каждому колесу, что помогает роверу двигаться и позволяет ему преодолевать более сложные участки местности. TAWL, роверов с колесами-ногами и адаптивным контролем скорости колес для разных типов местности, разрабатывается командой профессора Гао Фэна в Шанхайском транспортном университете и значительно улучшает мобильность планетарных роверов. Команда использовала технологию захвата движения NOKOV в разработке и тестировании TAWL, находя новые применения захвата движения в инновациях планетарных роверов.

Из-за недостатка данных о среде экзопланет создание системы управления ровером, основанной на планетарной топографии, является бессмысленным. Вместо этого была разработана эффективная система управления, основанная на кинематике самого ровера, которая более адаптивна и управляема. Mодели TAWL улучшили эту систему, добавив распределение скорости колес (WSA), контроль наклона и крена (RPC), управление контактной силой (CFC) и модули управления рулевым движением колес в свою систему управления. Эти модули уменьшают скольжение корпуса по неровной местности и равномерно распределяют вес по каждой нагрузке, помогая роверу поддерживать скорость и сцепление, а также снижая риск застревания в сложных условиях местности. 

Технология захвата движения помогает в тестировании вождения ровера.

Отслеживание TAWL на тестовом объекте захвата движения NOKOV

Симуляция тестовой среды для сбора данных так же важна, как и выбор дизайна в разработке планетного ровера. TAWL прошел испытания как на ровной, так и на неровной местности на динамическом тестовом полигоне NOKOV. Камера захвата движений MARS записывает движение ровера, собирая данные, включая координаты XYZ, шесть степеней свободы, крен, тангаж, рыскание, углы Эйлера и многое другое. С установленными пятью фиксированными камерами захвата движений MARS четыре отражающих маркера на корпусе ровера позволяют камерам мгновенно передавать очень точные данные на компьютер.

Тест самоконтроля постоянно оптимизирует контрольный модуль с помощью множества наборов данных захвата движения, прежде чем получить желаемый результат. Согласно анализу данных, установленный в TAWL контрольный модуль эффективно снизил проскальзывание ровера почти на 50% с добавлением модулей RPC, CFC и WSA.

Эти модули оказываются эффективным улучшением общего контроля мобильности.

Данные показывают, что контрольный модуль эффективно снижает проскальзывание роувера.

“Записывайте каждое действие и отображайте его в цифровом виде.” Это специальность системы захвата движения NOKOV в научных исследованиях и разработках. Мощные аппаратные конфигурации и профессиональные инженерные решения помогают продвигать научные эксперименты вперед.

Ссылка:

[1] Jun He; Yanlong Sun; Limin Yang; Jiaze Sun; Yan Xing; Feng Gao. Проектирование и управление TAWL — ровером на колесах с адаптивным распределением скорости колес в зависимости от местности. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2022, 6.

[2] Jun He *, Yanlong Sun, Limin Yang и Feng Gao. Модельно-ориентированное управление новым планетарным вездеходом с колесно-ногой для отслеживания траектории. Sensors, 2022, 4.

Ссылка на статью: