不可用。

相比之下用的简单的硬件设计没有这种限制。

人们期望像这篇文章提出的规划问题的解决方法通过类似的系统允许爬基本的自然垂直地形，另外通过现有的系统爬管子，也期望解决方法会建议设计有更好性能的变体。

将来的研究可以解决其他类型的工具的应用问题，这些工具用于垂直自然表面的抓握，如钻孔用的工具或在岩石上安装其它用具的工具。

利用这些工具可以帮助解决更多有挑战性的爬壁问题，同样这些辅助可以帮助人类攀岩者，。

然而，这些工具带来了新的问题，重量大，复杂，移动缓慢还有手限制的潜在应用。

控制个爬壁机器人的控制问题主要哟偶个方面维持平衡，末端打滑控制和末端压力控制。

这方面紧密相联。

为了保持平衡，机器人的重心和来自自然特征接触的压力都要控制。

这些接触的打滑控制与接触压力的大小和方向直接有关。

现有的控制技术，像那些基于操作空间程式的技术，可以形成种对控制风格设计的基本途径，这种控制风格是对爬壁机器人而言的。

然而，这些技术可以延伸成大量不同的方法来得到更好的性能。

例如，将来的研究可能解决末端打滑控制器的设计问题，末端打滑控制器稳定与接触面弯曲部分的反映有关，而与只有点接触的反应无关。

判断对于控制和抓握来说，爬墙机器人必须具备根据重力方向重心位置来自于足间末端的接触面相关位置及尽力与自然地形接触的压力来判断自己身体的方向的能力。

对于规划，机器人必须能够定位新的抓附点和产生对他们性质的说明，这可能需要衡量接触点打滑的程度。

判断器的集成是个具有挑战性的问题，判断器的集成是为了获得并利用算法信息来进行控制抓握和规划。

现有可行的设计解决方法可以引导每种情况中的种基本途径的发展。

例如，像在，中描述的判断器能够提供基本末端压力和衡量打滑程度，种惯性单元和磁性指针能提供位置信息，种观察系统可以提供大概的吸附位置和性质的描绘，编码器可以提供重心位置。

然而每个判断器的提升，如性能减重和减少经费，提出了供研究的开放领域。

尽管在第部分阐述的规划框架的性能，用更好的判断器信息会得到提升，但它并不依赖环境的完美模式。

因为框架工作发展的很快，使在线供给器具和计划能在新判断器信息可用时合作。

抓握爬壁机器人的性能依赖于吸附的能力或陡峭自然表面的特性。

现在已经证明特殊的抓握项目依赖于地表的特殊性，如非常平滑的质地或支持，它不能用于自然地形。

涉及在自然地形上抓握的问题在这部分会进步探讨。

传统的抓握研究致力于拾起目标物或稳稳的抓住它。

这个课题的研究可以追溯到年，这研究显示用个小的点无摩擦约束就可以稳稳的抓到个平的目标物。

更多近期这方面好的概述见，。

在这领域有个重要的概念压力终止，被定义为如果在单边接触中应用足够大的压力，能抵御目标物各方面的移动的抓握。

几乎所有抓握的研究都致力于选择特性化最优化的抓握，它有压力终止的性能。

然而，对于爬行抓握来说不需要压力终止。

例如，个机器人会发现像架子样的扶手可能很容易爬上去，即使这个抓握完全不能抵御来自其它方面的压力。

鉴于这个原因，选择特性化最优化抓握的研究必须好好的发展来把它应用到爬壁机器人上。

描绘包括检测用于抓握的压力和扭矩的大小和方向。

例如，对于个点上的个手指抓握，这个信息的合理描绘就是个摩擦体，它将被用于在第四部分描述的规划运算法则。

描绘的想法还包括个质量因素。

抓握质量的措施已经被广泛研究，见于。

这项工作列出了个灵活的措施，包括使连接角度的偏差最小，使最小单个抓握模型的价值最大化。

其它的相关研究用了扭空间的概念。

用这个概念，质量被定义为最大的扭转球，它可以满足抓握扭转单元。

抓握扭转空间的体积或更多的专业椭球任务，可以用来当作质量措施。

这些想法扩展了，包括限制最大接触压力和应用于抓握模拟器来计算用不同的三维手进行最好的抓握。

然而，抓握质统混合搜索范围的工具。

无论是不是脱机作规划，这项工作都可以分类，这是为了产生种反应性的步法或联机，为了考虑到敏感环境下的无步移动。

步态规划着认为在平稳的环境中可以创造种预先定义的脱机走路方式。

这种方式用到组或行为来控制机器人联机，这基于近期传感器输入的信息。

，用到了步态规划，例如，设计爬管子的方式。

其它像样的方法是基于为了保持平衡的支撑三角形的想法。

稳定标准如零状态点已经用于设计最优步态。

有活力的步态和跳跃已经被证实了。

近期的工作是试图提供统的精确的工具为了产生步态。

每个规划的运算法则在部分自然爬行环境下很有效果，这自然爬行环境有连续的特色，如几乎样宽的长垂直裂缝。

然而，在不规则的环境下爬行，如这篇文章研究的环境，机器人爬行饿表面是有角度的，任意固定的表面需要更多的技巧。

费步态规划着用于关于环境的相关信息来创造可行的联机步态计划。

为有足机器人做的关于非步态行动的大部分前期工作专注于个特别的系统样式，蜘蛛机器人。

蜘蛛机器人的足被假定成很轻的，这引起了它们自由空间的流表现，为了基于支撑三角形的准静态动作，。

然而，当考虑到机器人不能满足蜘蛛机器人的假设，这些方法中用到的分析方法就终止了。

例如，在，中为人类机器人规划非步态走路动作附加技术是必须的。

这篇文章探究的是个具有少量自由度的机器人在个更加有条理的搜索空间，那里比用启发式方法更有可能获得更好的性能。

尽管这算法意味着创造真实而不是严格可行的动作，在为性格特征设计行动规划算法时，呈现了类似的问题。

在为有足运动抓握和机器人操作的非步态动作规划中存在类似之处，特别是在操作概念上，。

两种规划都需要作出分散和连续的选择。

所有现有的规划技术都不足以解决甚至是在自然环境中最简单的爬行问题。

在自然环境中，准静态移动，准确的信息和单指抓握点手柄都被采用。

如果准静态和准确信息的采用是松懈的，考虑更多复杂的抓握，这个问题会越来越复杂。

规划框架在这部分，我们将描述图上展示的种特殊爬壁机器人的规划框架。

这个机器人有三条腿，每条腿有两个关节，个在机器人的中心，个在腿的中点。

动作被认为是准静态的，伴随重力发生在垂直平面。

这种机器人运动学的低复杂性使它适合于研究爬行动作的规划。

地形是垂直平面，附有堆小的有角度的平表面，叫做手柄，它们是任意分布的。

每个机器人腿的末端都可以在每个手柄拉或推个点，产生摩擦防止打滑。

机器人的爬行动作包括连续的步伐。

任意两个连贯的步伐之间，三个腿末端接触到不同的支撑。

每个步伐中，腿从个支撑移动到另个支撑，另两个末端仍可固定。

机器人可以用两个相当的脚形成的连接中的自由度来维持准静态平衡和防止在两个相当的支撑间打滑。

另外，走步时，任意个连接处的扭矩不能超过控制装置的极限，脚之间也不能相互碰撞。

这些限制决定了机器人每走步的外形轮廓的可用子设备。

这子设备中的条路线决定了步动作。

所有的计划问题如下个给定的地形，依赖对手柄和个目标支撑的最初的机器人外形产生了系列步的动作，这将使机器人在准静态平衡上从最初外形到最后外形，在最后外形下脚的末端与目标手柄接触。

中我们展示了解决这规划问题的框架的细节。

这个框架可简说如下。

首先，我们展示了三足爬壁机器人的步动作的详尽的分析。

连续结构的属性已经设定了，将被用来定义机器人在每对支撑下的可用集。

特别的，当规划个二维的子空间时，机器人的维连续可用范围的连贯性可以保留。

这个结果精简了步规划问题的复杂程度并且导致了个快捷联机饿执行实现。

然后，所有的规划者将这种本地规划者与灵活的搜索技术结合起来来决定对目标支撑技术而言的最初外形的系列支撑。

这启示性的方法来自于观察人类攀岩者规划他们的动作。

结果中展示的成果不是对特殊垂直环境模拟结果中的组。

这篇文章我们将展示在个更具挑战性的环境中的第二组结果。

图中展示的环境，包括随机固定的有角的支撑。

机器最先定位于这环境底部的两个支撑，它被要求达到顶点的两个支撑。

图三足机器人在垂直环境爬行的例子用个的处理器秒内就可以找到个计划，对个包含个支撑的环境来说非常典型。

为更小的环境规划时间。

图中展示了个不同的连续结构，来自于每个规划次序的步动作。

许多这类的结构明显与人类的结构相似。

例如，图中展示的结构与图展示的类似。

另外，图和描述的结构分别与图中的后退和图中的高步类似。

图中每个框架都展示了平衡区域，这是对机器人站立支撑而言的。

这个区域机器人在不打滑情况下保持平衡重心可以移动，而且是个对机器人平衡限制的完全说明书。

注意在每个结构展示中，机器人重心存在于平衡区域。

更多资讯，包括可视动画，请访问图展示的动作是机器人在图环境下动作。

每幅图中的园点是机器人的重心结论这篇文章描述了发展自动化爬壁机器人的挑战，提出了解决规划问题的框架。

近期的工作是解决对个真实机器人系统而言的规划框架的应用。

作为部分努力，这框架已经扩展到处理额外的动作限制，更加复杂的机器人几何系统，不理想的环境和三维地形。

以后的工作将解决其它个主要问题硬件设计控制判断抓握及它们对规划问题的关系。

机器人在自然地形下爬行摘要这篇文章展示了爬行机器人规划准静态动作的种大致构造。

把这种构造具体化是为了计算种三足机器人在垂直自然地形中的爬行动作。

在这里我们展示了通过模拟环境路径的例子。

规划问题是五个对机器人系统发展的挑战中的个，它可使机器人在自然地形上爬行。

剩下的四个方面硬件设计控制判断抓握仍在讨论中。

关键词动作规划，爬行，机器人学，有足机器人，高危通道，自然地形前言这篇文章中描写的机器人爬行是发展核心技术成果的部分，该技术能使个自动化机器人的设计执行系统实现在垂直自然地形中的爬行。

对我们而言，这种技术之前从未在机器人系统中得到证实。

先前的方法能够处理好在人工地形爬行的问题，那些方法不是用特殊的装置吸附在地形表面，就是利用地形特殊的性质或特点。

发展这种机器人爬行技术将使我们对人类为什么能执行像在崎岖地形上攀爬这种复杂任务的理解更上层楼。

在今后精密机器人系统的发展中，将会证明这非常有益。

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