Recherche sur les capteurs de démarche flexibles pour les applications de robots quadrupèdes

Introduction

Avec l’utilisation généralisée des robots dans la vie quotidienne et la production industrielle, en particulier dans des scénarios nécessitant des opérations standardisées, durables et à forte charge, le développement de robots intelligents est progressivement devenu une tendance. Cependant, l’opération des robots dans des environnements complexes reste confrontée à de nombreux défis, tels que les missions de sauvetage, la logistique automatisée, le transport autonome et les maisons intelligentes. Ces robots doivent comprendre leur environnement de travail et fonctionner de manière autonome, la stabilité mécanique étant un facteur clé. Les méthodes traditionnelles pour assurer cette stabilité incluent l’utilisation de capteurs précis pour surveiller la posture et l’environnement, ainsi que des systèmes de contrôle complexes pour ajuster les mouvements. Cependant, avec la complexité croissante des scénarios d’application, les technologies de capteurs existantes ne parviennent plus à répondre aux besoins, en particulier en ce qui concerne la navigation sur des terrains irréguliers et les obstacles.

Pour relever ces défis, les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles technologies de capteurs, en particulier les capteurs flexibles capables de détecter à la fois la pression et les vibrations. Ces capteurs peuvent imiter la fonction des mécanorécepteurs biologiques, aidant ainsi les robots à mieux percevoir leur environnement extérieur. Cette étude propose un capteur de démarche flexible basé sur la technique d’électrofilage confiné par modèle (template-confined electrospinning), visant à fournir aux robots quadrupèdes une capacité de détection de la pression et des vibrations à haute sensibilité et large plage de détection.

Source de l’article

Cet article a été co-écrit par Junyi Ren, Zuqing Yuan, Bin Sun et Guozhen Shen, respectivement de la Faculté de physique de l’Université de Qingdao, de l’École des circuits intégrés et de l’électronique de l’Institut de technologie de Beijing, et de la Faculté de l’électronique et de l’information de l’Université de Qingdao. L’article a été publié le 24 octobre 2024 dans la revue Advanced Fiber Materials.

Processus de recherche

1. Préparation de la solution d’électrofilage et sélection des matériaux

L’étude a d’abord préparé la solution d’électrofilage en dispersant 1,8 gramme de particules de polyuréthane thermoplastique (TPU) dans un solvant mélangé de 4,1 grammes de N,N-diméthylformamide et 4,1 grammes de tétrahydrofurane, en agitant magnétiquement pendant 5 heures pour obtenir une solution uniforme de TPU à 18 % en poids.

2. Processus d’électrofilage et fabrication du capteur

Les chercheurs ont utilisé une technique de gravure laser pour transformer du papier de libération en un modèle avec des trous disposés de manière dense, d’un diamètre de 1,5 mm et 3 mm, avec un espacement de 0,3 mm entre les trous. Le modèle a été fixé sur un récepteur métallique, et la solution de TPU a été électrofilée à travers une aiguille métallique de calibre 23 à un débit de 0,8 ml/h. Pendant l’électrofilage, la tension était fixée à 11 kV, la vitesse du rouleau à 30 tr/min, la température à 35±2°C, et l’humidité relative à 15 %. Après l’électrofilage, la membrane de nanofibres TPU avec des structures saillantes a été décollée du récepteur et laissée à température ambiante pendant 12 heures.

3. Assemblage et encapsulation du capteur

Les chercheurs ont empilé deux membranes de nanofibres avec des structures saillantes pour former une couche sensible. Ensuite, une dispersion de nanofils d’argent (AgNWs) a été pulvérisée sur un film d’encapsulation en polyuréthane (PU) pour servir d’électrode. Enfin, la couche sensible a été insérée entre deux films PU avec des électrodes et encapsulée par thermoscellage.

4. Caractérisation des matériaux et du capteur

La morphologie de la membrane de nanofibres TPU a été étudiée à l’aide d’un microscope électronique à balayage (MEB) et d’un microscope optique, en particulier la morphologie en coupe transversale des structures saillantes. La capacité du capteur a été mesurée à l’aide d’un pont LCR, et les signaux de vibration ont été acquis à l’aide d’un oscilloscope à quatre canaux.

5. Reconnaissance de la démarche et apprentissage profond

Les chercheurs ont fixé les capteurs sur chaque patte d’un robot quadrupède (Xiaomi CyberDog 2) pour acquérir les signaux de vibration dans différentes démarches. En construisant un modèle de réseau neuronal convolutif (CNN), les caractéristiques des signaux acquis ont été extraites et reconnues automatiquement. Le rapport entre l’ensemble d’entraînement et l’ensemble de test était de 8:2, et après 500 cycles d’entraînement, la précision du modèle dans la reconnaissance de la démarche et la détection des états anormaux a atteint respectivement 97,50 % et 98,04 %.

Principaux résultats

1. Performances de détection de la pression

L’étude montre que le capteur a une sensibilité capacitive maximale de 1,237 kPa⁻¹, une plage de détection allant jusqu’à 1000 kPa, et un temps de réponse de 5 ms. Les tests de durabilité du capteur ont montré que ses performances restaient stables après 9000 cycles de charge de pression.

2. Performances de détection des vibrations

La capacité du capteur à détecter les vibrations sous différentes charges, fréquences et amplitudes a également été vérifiée. Les résultats expérimentaux montrent que le capteur peut détecter efficacement les signaux de vibration dans une plage de 5 Hz à 20 Hz et répond bien à différentes amplitudes de vibration.

3. Reconnaissance de la démarche

En combinant le capteur avec des algorithmes d’apprentissage profond, les chercheurs ont réussi à reconnaître différentes démarches du robot quadrupède. Les résultats expérimentaux montrent que le capteur peut reconnaître avec précision la marche lente, la marche rapide, la course, le saut, et excelle également dans la détection des états anormaux.

Conclusion et signification

Cette étude a développé un capteur de démarche flexible basé sur la technique d’électrofilage confiné par modèle, offrant une haute sensibilité, une large plage de détection et une réponse rapide. En combinaison avec des algorithmes d’apprentissage profond, le capteur peut surveiller efficacement l’état de mouvement des robots quadrupèdes et excelle dans la détection des états anormaux. Cette recherche offre de nouvelles perspectives pour le développement de peaux électroniques pour robots et fournit des solutions potentielles pour améliorer les performances des robots dans des environnements complexes.

Points forts de la recherche

1. Haute sensibilité et large plage de détection : Le capteur excelle dans la détection de la pression et des vibrations, avec une sensibilité capacitive maximale de 1,237 kPa⁻¹ et une plage de détection allant jusqu’à 1000 kPa.
2. Réponse rapide et haute stabilité : Le temps de réponse du capteur est de 5 ms, et il reste stable après 9000 cycles de charge de pression.
3. Combinaison avec l’apprentissage profond : Grâce au modèle de réseau neuronal convolutif, le capteur peut reconnaître avec précision différentes démarches et états anormaux du robot quadrupède, avec des taux de précision de 97,50 % et 98,04 % respectivement.
4. Fabrication à faible coût : La méthode de fabrication basée sur l’électrofilage confiné par modèle est simple et peu coûteuse, adaptée à une production à grande échelle.

Autres informations précieuses

Cette étude fournit également des données expérimentales et des méthodes d’analyse, telles que l’analyse des caractéristiques de fréquence du mouvement du robot à l’aide de diagrammes de Poincaré, et le traitement des signaux du capteur par transformation de Fourier à court terme. Ces méthodes offrent des références pour les recherches futures.

Cette recherche est non seulement innovante sur le plan scientifique, mais elle offre également une valeur applicative importante pour le développement de la technologie des robots.