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Automatic Locomotion Design and Experiments for a Modular Robotic System

机译：模块化机器人系统的自动运动设计与实验

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This paper presents a design method and experiments for whole-body locomotion by a modular robot. There are two types of locomotion for modular robots: a repeating self-reconfiguration and whole-body motion such as walking or crawling. For whole-body locomotion, designing a control method is more difficult than for ordinary robots because a modular robotic system can form various configurations, each of which has many degrees of freedom. This study proposes a unified framework for automatically designing an efficient locomotion controller suitable for any module configuration. The method utilizes neural oscillators (central pattern generators, CPGs), each of which works as a distributed joint controller of each module, and a genetic algorithm to optimize the CPG network. We verified the method by software simulations and hardware experiments, in which our modular robotic system, named M-TRAN II, performed stable and effective locomotion in various configurations.
机译：本文提出了一种模块化机器人进行全身运动的设计方法和实验。模块化机器人的运动有两种：重复的自我重配置和全身运动，例如步行或爬行。对于全身运动，设计控制方法比普通机器人更加困难，因为模块化机器人系统可以形成各种配置，每种配置都具有许多自由度。这项研究提出了一个统一的框架，用于自动设计适用于任何模块配置的高效运动控制器。该方法利用神经振荡器（中央模式发生器，CPG）和遗传算法来优化CPG网络，神经振荡器（每个都是充当每个模块的分布式联合控制器）。我们通过软件仿真和硬件实验验证了该方法，其中名为M-TRAN II的模块化机器人系统以各种配置执行了稳定有效的运动。

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