Ин таҳқиқот месанҷад, ки оё барои роботи чархдор, вақте ки он чаппа мешавад ё бар асари зарба мувозинаташро аз даст медиҳад, метавон геометрияҳои берунии корпусро тавре тарҳрезӣ кард, ки бе истифодаи механизмҳои мураккаби фаъол бозгашти он ба рӯйи чархҳояш осонтар гардад. Муҳаққиқон се сохтори гуногуни профили сеченакаи ба болои шасси иловашударо аввал дар симулятсияи физикии PyBullet бо Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) такмил дода, сипас ин геометрияҳоро бо чопи 3D истеҳсол намуда, дар озмоишҳои идорашавандаи партофти ҷисмонӣ бо шассии бепрофил муқоиса кардаанд.

Дар оптимизатсияи геометрия 100 тағйирёбандаи пайвастаи баландӣ аз шабакаи параметрии 10 × 10 нуқта истифода шудааст. CMA-ES бо популятсияи 12 номзад, андозаи қадами ибтидоии 0,02 ва 500 насл иҷро шуда, ҳар як профили номзад дар 60 симулятсияи алоҳидаи физикӣ арзёбӣ шудааст. Қимати fitness ҳамчун ҳиссаи озмоишҳое таъриф шудааст, ки дар онҳо робот тавонистааст дубора ба рӯйи чархҳояш баргардад.

Дар озмоишҳои ҷисмонӣ чор сохтор — шассии асосии бепрофил, Mesh A, Mesh B ва Mesh C — дар баландии 75 cm ва 130 cm, бо суръатҳои тақрибии партофти 0,8 m/s ва 1,5 m/s ва дар кунҷҳои ибтидоии −60°, −30°, 0°, +30° ва +60° санҷида шуданд. Азбаски ҳар як шароити озмоиш панҷ маротиба такрор шуд, дар маҷмӯъ 400 партофти ҷисмонӣ анҷом дода шуд.

Натиҷаҳо нишон доданд, ки геометрия иҷроишро ба таври назаррас тағйир медиҳад. Вақте ҳамаи шароити гурӯҳбандишудаи озмоиш якҷо баррасӣ шуданд, сатҳи муваффақияти шассии бепрофил %30, Mesh A %30, Mesh C %60 ва Mesh B %75 буд. Mesh B инчунин ҳам дар суръати 0,8 m/s ва ҳам 1,5 m/s ва дар ду баландии гуногун рафтори устувортар нишон дод. Mesh C махсусан дар шароити баландии 130 cm ва суръати 1,5 m/s беҳбудии назаррас нишон дод.

Яке аз бозёфтҳои ҷолиби таҳқиқот ин аст, ки тартиби натиҷаҳои симулятсия ва озмоиши ҷисмонӣ яксон набуд. Барои Mesh A, Mesh B ва Mesh C муваффақияти симулятсияшуда тақрибан %66, %35 ва %46 буд, дар ҳоле ки муваффақияти таҷрибавӣ мутаносибан %30, %75 ва %60 баромад. Аз ин рӯ, оптимизатсияи физикабунёд воситаи муассири ҷустуҷӯи фазои тарҳ буд, аммо натавонист рафтори воқеии тамосро танҳо ба таври боэътимод дараҷабандӣ кунад.

Аз нигоҳи Туркия: Ин равиш барои гурӯҳҳое дар Туркия, ки роботҳои мобилӣ, роботҳои ҷустуҷӯ ва наҷот, роботҳои кишоварзӣ, роботҳои саҳроӣ ё роботҳои барои релефи душворро таҳия мекунанд, намунаи қобили татбиқи оптимизатсияи морфология пешниҳод мекунад. Аммо натиҷаҳои таҳқиқот барои шассии муайян, чархҳои Mecanum, сохторҳои профили чопшудаи 3D, дастгоҳи партофти пневматикӣ ва сатҳи лабораторӣ бо memory foam ба даст омадаанд. Натиҷаи %75-и Mesh B-ро мустақиман ба роботи дигар интиқол додан мумкин нест; дар платформаи нав бояд маркази масса, сохтори чархҳо, сатҳи тамос, андозаи профил ва шароити воқеии вазифа дубора санҷида шаванд.

Иҷроиши “rollability”-и робот чӣ маъно дорад?

Дар таҳқиқот rollability ҳамчун қобилияти шассии чархдор барои дубора ва устувор ба рӯйи чархҳояш баргаштан пас аз зарба ё чаппашавӣ таъриф мешавад. Таҳқиқот ин рафторро ба маънои классикӣ танҳо масъалаи мувозинати статикӣ намешуморад. Шакли шасси, хусусиятҳои инерсионӣ, нуқтаи тамос бо замин, кунҷи тамос, соиш, ҷаҳиш ва моментҳои гардише, ки ҳангоми зарба ба вуҷуд меоянд, натиҷаро дар якҷоягӣ муайян мекунанд.

Аз ин рӯ, равиши муҳаққиқон аз боло бардоштани робот баъд аз чаппашавӣ бо мотор, бозу ё механизми алоҳидаи росткунӣ фарқ мекунад. Ҳадаф он аст, ки морфологияи робот, яъне геометрияи берунии ҷисмонии он, барқароршавиро ба таври пассив осон кунад.

Вақте геометрияи профил бо кунҷи муносиб ба замин бармехӯрад, метавонад қисми энергияи хаттии зарбаро ба моменте табдил диҳад, ки шассиро мегардонад. Агар геометрия нокифоя бошад, робот метавонад дар рӯйи сатҳи нодуруст мувозинат ёбад ё бе тавлиди моменти зарурии гардишӣ бехаракат монад.

Чаро геометрия дар компютер оптимизатсия шуд?

Барои корпуси робот садҳо ё ҳазорҳо шакли гуногунро ҷисман истеҳсол кардан гарон ва суст мебуд. Аз ин рӯ, муҳаққиқон аввал модели параметрие сохтанд, ки дар он геометрияро ба таври рақамӣ тағйир додан мумкин аст.

Сатҳи профил бо шабакаи росткунҷаи 10 × 10 ифода шудааст. Ҳамин тавр, дар нимгеометрияи ибтидоӣ:

100 тағйирёбандаи пайвастаи баландии vertex

ба вуҷуд омад. Пас аз оина кардани геометрия дар модели пурра дар маҷмӯъ 200 vertex ҳосил шуд.

Андозаҳои берунии профил:

Дар манбаъ ҳудуди 0–0,45-и тағйирёбандаҳои баландӣ дар ин марҳила ҳамчун “simulation units” дода шудааст. Ин қиматҳоро набояд мустақиман метр ҳисоб кард; баландии максималии воқеии Mesh A, B ва C-и ҷисман истеҳсолшуда баъдан алоҳида бо миллиметр гузориш шудааст.

Чаро CMA-ES интихоб шуд?

Ҳаракати чаппашавӣ ва ростшавии робот мисли функсияи ҳамвори математикӣ рафтор намекунад. Тағйири чандмиллиметрии геометрия метавонад нуқтаи тамосро иваз кунад; вақте нуқтаи тамос тағйир меёбад, қуввае, ки робот ба замин мерасонад, самти соиш ё ҳаракати ҷаҳиш метавонад ногаҳон комилан дигар шавад.

Аз ин рӯ, масъала барои оптимизатсияи классикии ҳосилабунёд хеле душвор аст. Муҳаққиқон аз усули Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy, CMA-ES истифода бурдаанд, ки параметрҳои пайвастаро бидуни ниёз ба маълумоти ҳосила оптимизатсия карда метавонад.

Муваффақияти ҳар номзад:

\[ Fitness = \frac{\text{Başarılı doğrulma sayısı}} {\text{Toplam simülasyon denemesi}} \]

бо ин баробарӣ ҳисоб шудааст.

Аз ин рӯ, агар дар ҳамаи 60 симулятсия шасси ба рӯйи чархҳояш баргардад fitness 1, ва агар дар ҳеҷ яке барнагардad fitness 0 мешавад.

CMA-ES геометрияро чӣ гуна такмил медиҳад?

Дар ҳар насл CMA-ES аз тақсимоти мавҷудаи параметрҳо геометрияҳои нави профилро намуна мегирад. Геометрияҳо ба муҳити PyBullet интиқол дода шуда, таҳти қувваҳо ё моментҳои тасодуфии халалрасон ба озмоишҳои чаппашавӣ/ростшавӣ дучор карда мешаванд. Сатҳҳои муваффақият ҳамчун fitness баргардонда мешаванд ва сипас алгоритм вектори миёнаи параметрҳо ва матритсаи ковариатсияро ба самти минтақае, ки геометрияҳои муваффақтар ҷойгиранд, нав мекунад.

Дар саҳифаи 6-и манбаъ Шакли 3 ин механизмро ба таври схематикӣ ҳамчун мутамарказ шудани нуқтаҳои номзад дар минтақаи fitness-и баландтар дар тӯли наслҳо нишон медиҳад. Шакли 4 дар ҳамон саҳифа конвергенсияи воқеии оптимизатсияро нишон дода, нишон медиҳад, ки беҳтарин fitness-и симулятсия аз сатҳи ибтидоии тақрибан %45–50 тадриҷан то тақрибан %90 боло рафтааст.

Кадом профилҳо ҷисман истеҳсол шуданд?

Аз байни номзадҳое, ки дар ҷараёни оптимизатсия ба вуҷуд омаданд, се геометрия интихоб шуда, Mesh A, Mesh B ва Mesh C номгузорӣ шуданд. Дар интихоб на танҳо fitness-и баланди симулятсия, балки истеҳсолпазирӣ бо чопи 3D ва фарқияти кофии геометрияҳо аз ҳамдигар низ ба назар гирифта шуд.

Дар саҳифаи 9-и манбаъ Шакли 7 геометрияи профили ба шассии чархдор васлшуда ва се сохтори гуногуни Mesh A–B–C-и ҷисман истеҳсолшударо нишон медиҳад. Нишебиҳои сатҳ ва баландии максималии профилҳо аз ҳамдигар ба таври равшан фарқ мекунанд.

Mesh B дар байни се сохтор баландтарин профилро дорад, Mesh A бошад пасттаринро.

Дастгоҳи таҷрибавӣ чӣ гуна кор мекунад?

Барои санҷиши ҷисмонӣ системаи махсуси партофти пневматикӣ тарҳрезӣ шудааст. Шакли 5 дар саҳифаи 7-и манбаъ платформаи воқеии таҷрибавиро нишон медиҳад; Шакли 6 дар саҳифаи 8 бошад тарҳи SolidWorks 2024 ва дастгоҳи воқеии пневматикиро якҷо нишон медиҳад.

Система асосан аз пояи чӯбӣ, сӯрохиҳои ҷойгиркунии кунҷӣ, такягоҳҳои собит ва ҳаракаткунанда, лавҳаи тела, кронштейни пайвасткунанда ва силиндраи пневматикии дутарафа иборат аст.

Силиндраи истифодашуда:

MAL 25 × 150

мебошад; дорои bore-и 25 mm ва stroke-и 150 mm аст.

Ду танзими фишор истифода шуд:

Кунҷҳои партофт бо сӯрохиҳои механикии собит дар поя:

−60°, −30°, 0°, +30° ва +60°

танзим карда шуданд.

Суръати партофт чӣ гуна санҷида шуд?

Муҳаққиқон масофаи байни нуқтаи оғоз ва канори платформаи чӯбиро тақрибан 0,34 m чен карда, суръатро аз вақти гузариш ҳисоб карданд.

Барои 0,8 m/s вақти интизоршаванда тақрибан:

\[ t=\frac{0.34}{0.8}\approx0.42\;s \]

ва барои 1,5 m/s:

\[ t=\frac{0.34}{1.5}\approx0.22\;s \]

истифода шуд.

Ин равиш барои санҷиши шароити номиналии суръат дар таҳқиқот истифода шудааст; сабти ҳаракати оптикии баландсуръат ё ченкунии пурраи динамикӣ бо сенсори дақиқи суръат анҷом дода нашудааст.

Чаро memory foam истифода шуд?

Азбаски робот аз баландии 75 cm ва 130 cm партофта мешуд, барои кам кардани осеби чархҳо ва меҳварҳо аз зарбаҳои такрорӣ дар зери минтақаи зарба қабати доимии memory foam истифода шудааст.

Ин интихоб прототипро муҳофизат карда, дар ҳамаи озмоишҳо як шароити сатҳро таъмин намуд. Аммо муҳаққиқон ошкоро қайд мекунанд, ки кафк метавонад ба хомӯшшавии энергия, соиш, деформатсияи маҳаллӣ ва рафтори ҷаҳиш таъсир расонад.

Аз ин рӯ, натиҷаҳои таҷрибавӣ иҷроиши универсалии худростшавӣ дар рӯйи замини сахт нестанд, балки иҷроиш дар сатҳи зарбаи лаборатории идорашаванда ва мутобиқшаванда мебошанд.

Профил ба шасси чӣ гуна пайваст шуд?

Барои зуд иваз кардани Mesh A, B ва C ҳамон усули лентаи часпаки дуҷониба истифода шуд. Дар манбаъ гуфта шудааст, ки дар тӯли санҷишҳо сустшавӣ ё ҷудошавии намоён мушоҳида нашудааст.

Бо вуҷуди ин, чандирии пайваст низ яке аз омилҳое мебошад, ки метавонад динамикаи тамосро тағйир диҳад ва муҳаққиқон ҳангоми баррасии фарқи симулятсия ва озмоиши воқеӣ сахтии пайвасти профилро яке аз сабабҳои эҳтимолӣ нишон медиҳанд.

Платформаи робот

Шасси бо чархҳои Mecanum муҷаҳҳаз шудааст. Муҳаққиқон ин чархҳоро барои таъмини устувории механикӣ дар зарбаҳои такрорӣ интихоб карда, меҳварҳоро махсус бо чопи 3D истеҳсол кардаанд.

Таҳқиқот бартарии ҳаракати самтдори чархҳои Mecanum-ро намесанҷад; чархҳо дар ин ҷо асосан қисми механикии платформаи таҷрибавӣ мебошанд.

Чаро матритсаи озмоиш фарогир аст?

Чор конфигуратсияи гуногуни шасси истифода шуд:

шассии асосии бепрофил, Mesh A, Mesh B ва Mesh C.

Ҳар яке дар:

2 баландӣ × 2 суръат × 5 кунҷ

комбинатсия санҷида шуд.

“Озмоиши муваффақ” дақиқан чӣ гуна таъриф шуд?

Агар дар анҷоми ҳар партофти ҷисмонӣ шасси ба таври устувор ба рӯйи чархҳояш баргардад, такрор муваффақ ҳисоб шуд.

Аммо муқоисаҳои нашршуда мустақиман аз нисбатҳои хоми 400 такрори инфиродӣ ҳисоб нашудаанд. Панҷ такрори ҳар як комбинатсия аввал ба як натиҷаи гурӯҳбандишуда табдил дода шудааст.

Агар дар панҷ такрор шумораи такрорҳои муваффақ аз номуваффақ бештар бошад, яъне ҳадди ақал се муваффақият бошад:

шароити гурӯҳбандишуда = муваффақ

рамзгузорӣ шудааст.

Аз ин рӯ, нисбатҳое чун %25, %50, %75 ё умумии %30–%75 дар графикҳои натиҷа миёнаи шароити гурӯҳбандишудаи дуӣ мебошанд.

Усул ва натиҷаҳои таҳқиқот

Натиҷаи умумӣ: Кадом профил муваффақтар буд?

Дар саҳифаи 15-и манбаъ Шакли 12d муқоисаи ҷамъбастии ҳамаи шароити озмоишро медиҳад:

Муваффақияти умумии Mesh B аз шассии бепрофил 45 банди фоизӣ баландтар аст. Mesh C низ ба %60 расид, ки ду баробари шассии асосӣ мебошад. Mesh A бошад бо %30 дар маҷмӯъ нисбат ба сохтори бепрофил беҳбудӣ нишон надод.

Ҳангоми тағйири суръат чӣ шуд?

Муқоисаи ҷамъбастии суръат дар Шакли 12a чунин аст:

Муваффақияти Mesh A ҳангоми зиёд шудани суръат аз %40 то %20 коҳиш ёфт, Mesh B аз %70 то %80 ва Mesh C аз %40 то %80 афзоиш ёфт.

Махсусан фоида гирифтани Mesh C аз суръати баланд ҷолиб аст. Муҳаққиқон арзёбӣ мекунанд, ки энергияи баланди партофт ҳангоми якҷоя шудан бо кунҷҳои муайяни сатҳ метавонад ҳаракати гардиши росткунандаро зиёд кунад.

Ҳангоми тағйири баландӣ чӣ шуд?

Муваффақияти Mesh C дар 75 cm %30 буд, аммо дар 130 cm то %90 афзоиш ёфт. Mesh A низ ҳангоми аз баландии бештар партофтан беҳтар шуд. Mesh B бошад дар ҳар ду баландӣ аллакай муваффақияти баланд нишон дода, дар сатҳи %80 / %70 монд.

Ин натиҷаҳоро набояд танҳо ҳамчун “аз баландии бештар афтидан беҳтар аст” шарҳ дод. Баландӣ энергияи зарбаро зиёд мекунад, аммо табдил ёфтани он ба моменти муфиди росткунӣ аз геометрияи профил вобаста аст.

Кадом геометрия нисбат ба кунҷ устувортар аст?

Муқоисаҳои кунҷӣ дар Шаклҳои 9–11 нишон медиҳанд, ки Mesh B дар аксари кунҷҳои ибтидоии мусбат ва манфӣ нисбат ба дигар геометрияҳо рафтори устувортар дорад.

Масалан, Mesh B дар муқоисаи баландӣ дар шароити 75 cm барои −60°, 0° ва +30° муваффақияти баланд нишон дод ва дар шароити 130 cm низ муваффақияти худро дар доираи васеи кунҷҳо нигоҳ дошт.

Mesh C махсусан дар баландии 130 cm дар кунҷҳои −60°, 0°, +30° ва +60° ба %100 муваффақияти гурӯҳбандишуда расид. Mesh A ва шассии бепрофил бошад вобастагии хеле бештар ба кунҷҳои муайян нишон доданд.

Натиҷаи муҳимтарин: Оё симулятсия ҷаҳони воқеиро дуруст дараҷабандӣ кард?

Не. Ин яке аз натиҷаҳои омӯзандатарини таҳқиқот аст.

Аз рӯйи симулятсия тартиб:

Mesh A > Mesh C > Mesh B

буд, дар ҳоле ки тартиби озмоиши ҷисмонӣ:

Mesh B > Mesh C > Mesh A

шуд.

Гузашта аз ин, Mesh A, ки дар симулятсия баландтарин муваффақият дошт, дар озмоиши ҷисмонӣ ҳатто аз муваффақияти умумии %30-и шассии бепрофил ҳам болотар нарафт.

Муҳаққиқон ин фарқро на ҳамчун нокомии симулятсияи физикӣ, балки ҳамчун маҳдудияти симулятсия дар масъалаҳои роботии пур аз тамос арзёбӣ мекунанд. Фарзияҳои соиш, restitution ва тамоси сахти истифодашуда дар модел деформатсияҳои мураккаби чархи воқеии Mecanum, профили чопшудаи 3D, пайвасти часпак ва memory foam-ро пурра бозсозӣ карда наметавонанд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот симулятсияро на ҳамчун воситаи ниҳоии санҷиш, балки ҳамчун воситаи пешакии филтр ва кашфи фазои тарҳ ҷой медиҳад.

Чаро Mesh B шояд муваффақтар буд?

Гарчанде се профил як андозаи асосии 180 × 140 mm доранд, баландии максималии онҳо хеле фарқ мекунад:

Mesh A: 67,81 mm

Mesh C: 95,12 mm

Mesh B: 120,99 mm

Ин тартиб бо иҷроиши озмоиши ҷисмонӣ ҳамсамт аст: A %30, C %60, B %75.

Муҳаққиқон арзёбӣ мекунанд, ки профили баландтар ҳангоми тамос бо замин метавонад бозуи моменти дарозтар ба вуҷуд оварда, моменти барқароркунандаеро, ки шассиро дубора ба рӯйи чархҳояш мегардонад, зиёд карда бошад.

Аммо таҳқиқот озмоиши идорашавандаеро, ки таъсири сабабии танҳо баландиро ҷудо кунад, анҷом надодааст. Mesh A, B ва C на танҳо аз рӯйи баландӣ, балки аз рӯйи шакли сатҳ ҳам фарқ мекунанд. Аз ин рӯ, хулосаи “бо зиёд шудани баландӣ ростшавӣ ҳатман меафзояд” аз ҷониби манбаъ исбот нашудааст.

Оё нишебии сатҳ ҳам муҳим аст?

Тафсири дуюми геометрии муҳаққиқон ба гузаришҳои сатҳ марбут аст. Mesh B нисбат ба Mesh A гузаришҳои тезтари сатҳ ва кунҷҳои тамоси нишебтар дорад.

Гумон карда мешавад, ки ҳангоми бархӯрд ба замин ин геометрияҳо қисми бештари энергияи зарбаро ба ҳаракати гардишӣ равона карда метавонанд. Профили мулоимтар ва пасттар метавонад зарбаро хомӯш кунад, аммо моменти кофӣ барои баргардонидани робот ба чархҳояш тавлид накунад.

Ин низ тафсири ҷисмонии муаллифони манбаъ аст ва механизме нест, ки мустақиман бо ченкунии мустақили сенсори қувва/момент тасдиқ шуда бошад.

Оё баландтарин профил ҳамеша беҳтарин роҳҳал аст?

Таҳқиқот чунин хулоса намебарорад. Муҳаққиқон махсус таъкид мекунанд, ки геометрияи берунии аз ҳад калон ё агрессивӣ метавонад кори муқаррарии роботро халалдор кунад.

Бо калон шудани профили берунӣ:

• устувории ҳаракати муқаррарӣ,
• қобилияти гузаштан аз монеа,
• фосилаи аз замин,
• маркази масса,
• масрафи энергия,
• тамос бо объектҳои атроф,
• қобилияти манёвр

метавонанд таъсири манфӣ бинанд.

Ин параметрҳо дар таҳқиқоти ҳозира чен нашудаанд. Аз ин рӯ, тарҳи хуби роботи воқеӣ бояд на танҳо баландтарин муваффақияти self-righting, балки тавозуни байни иҷроиши вазифаи муқаррарӣ ва қобилияти ростшавиро оптимизатсия кунад.

Маҳдудиятҳои муҳими методологии озмоиш

Сатҳи лабораторӣ замини воқеии сахт нест: Ҳама зарбаҳо дар рӯйи memory foam анҷом дода шуданд. Кафк зарбаро хомӯш мекунад ва метавонад бо геометрияҳои гуногун ба тарзҳои гуногун таъсир кунад.

Пайвасти профил пайвасти механикии сахт нест: Лентаи часпаки дуҷониба истифода шуд. Гарчанде сустшавӣ мушоҳида нашуд, мутобиқшавии пайваст метавонад ба динамикаи тамос таъсир расонад.

Суръати партофт бо усули соддаи масофа–вақт назорат шуд: Дар таҳқиқот барқарорсозии суръат ва суръати кунҷӣ бо камераи баландсуръат вуҷуд надорад.

Натиҷа ба таври визуалӣ тасниф шуд: Меъёри муваффақият баргаштан/барнагаштан ба рӯйи чархҳо буд; вақти ростшавӣ, суръати кунҷӣ, қувваи максималии зарба ё табдили энергия чен нашуд.

Танҳо фазои муайяни таҷрибавӣ санҷида шуд: Ду баландӣ, ду суръат, панҷ кунҷ ва як шассии чархдор истифода шуданд.

Натиҷаи гурӯҳбандишудаи дуӣ истифода шуд: Ба ҷойи эҳтимоли муфассали муваффақияти панҷ такрор қарори аксарият истифода шуд. Аз ин рӯ, фоизҳои умумии муваффақияти нашршуда сатҳи хоми омории муваффақияти 400 озмоиши инфиродӣ нестанд.

Хулосаи оморӣ маҳдуд аст: Дар манбаъ фосилаи эътимод, қимати p ё санҷиши расмии аҳамият гузориш нашудааст. Натиҷаҳо тавассути муқоисаи фоизҳои муваффақият дар шароити идорашавандаи таҷрибавӣ арзёбӣ шудаанд.

Натиҷае, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

Дар доираи робот, дастгоҳи партофт ва шароити тамоси лаборатории муайяншуда нишон дода шудааст, ки геометрияи берунии корпус метавонад иҷроиши баргаштани робот ба рӯйи чархҳояш баъд аз чаппашавиро ба таври назаррас тағйир диҳад. Дар байни се сохтори оптимизатсияшуда Mesh B баландтарин муваффақияти умумиро дод ва Mesh C низ нисбат ба сохтори бепрофил беҳбудии назаррас нишон дод.

Таҳқиқот инчунин нишон медиҳад, ки оптимизатсияи эволютсионии симулятсиябунёд барои ҷустуҷӯи фазои васеи тарҳҳои геометрӣ муфид аст, аммо дар масъалаҳои self-righting-и пур аз тамос интихоби ниҳоии тарҳ бояд бо озмоиши ҷисмонӣ тасдиқ шавад.

Натиҷае, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки Mesh B барои ҳамаи роботҳои чархдор беҳтарин геометрияи худростшавӣ аст. Инчунин исбот нашудааст, ки баландии профили 120,99 mm оптимуми универсалӣ мебошад.

Ғайр аз ин, таҳқиқот нишон намедиҳад, ки ин профилҳои берунӣ дар шароити воқеии релеф муваффақияти умумии вазифа, масрафи батарея, устувории ҳаракат ё қобилияти гузаштан аз монеаҳоро беҳтар мекунанд. Ин таъсирҳо берун аз доираи таҳқиқоти ҳозира мебошанд.

Ёддошт оид ба манбаъ ва усул

Номи пурраи кори аслӣ: Geometric Rollability Optimization of a Wheeled Chassis via Evolutionary Strategy

Муаллифон ва тартиб: Farshad Jabari; Baxter Gonzalez; Meysam Khaleghian.

Саҳми баробар/муаллифи якуми баробар: Дар манбаъ баёнияи муаллифи якуми баробар ё саҳми баробар оварда нашудааст.

Муаллифони масъул: Farshad Jabari ва Meysam Khaleghian.

Муассиса: Department of Engineering Technology, Texas State University, San Marcos, Texas, ИМА.

Маҷалла: Machines.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Ҷилд / шумора / мақола: Machines 2026, Ҷилд 14, Шумора 6, Мақола 615.

DOI: 10.3390/machines14060615

Қабул / бозбинӣ / пазируфтан / нашр: 15 Апрел 2026 / 24 Май 2026 / 25 Май 2026 / 29 Май 2026.

Навъи манбаъ ва арзёбии ҳамтоён: Мақолаи таҳқиқотии аз арзёбии ҳамтоён гузашта; таҳқиқоти муҳандисии робототехника, ки оптимизатсияи эволютсионии геометрия, симулятсияи физикабунёди робот, прототипсозии чопи 3D ва озмоишҳои идорашавандаи ҷисмониро муттаҳид мекунад.

Пайванди расмии нашр:Саҳифаи расмии мақолаи MDPI

Пайванди DOI:https://doi.org/10.3390/machines14060615

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Маблағгузорӣ: Гузориш шудааст, ки барои таҳқиқот маблағгузории беруна гирифта нашудааст.

Дастрасии додаҳо: Гузориш шудааст, ки додаҳоро бо дархости асоснок аз муаллифон гирифтан мумкин аст.

Манфиатҳои рақобатӣ: Муаллифон изҳор кардаанд, ки манфиатҳои рақобатӣ надоранд.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия Farshad Jabari ва Baxter Gonzalez; усул Farshad Jabari ва Baxter Gonzalez; нармафзор Farshad Jabari ва Baxter Gonzalez; тасдиқ Farshad Jabari; таҳлили формалӣ, таҳқиқот ва танзими додаҳо Farshad Jabari ва Baxter Gonzalez; тарҳи аввал, бозбинӣ ва таҳрир Farshad Jabari; визуализатсия Farshad Jabari; роҳбарӣ, идоракунии лоиҳа ва дарёфти маблағ Meysam Khaleghian.

Доираи мазмуни илмӣ: Параметрҳои геометрӣ, танзимоти CMA-ES, параметрҳои физикии PyBullet, дастгоҳи таҷрибавӣ, шароити партофт, андозаҳои Mesh A/B/C ва натиҷаҳои муваффақияти rollability дар ин шарҳи Verianla танҳо ба таҳқиқоти баррасишуда такя мекунанд. Санҷиши беруна барои шахсияти библиографии нашр истифода шудааст; аз таҳқиқоти беруна бозёфти нави таҷрибавӣ илова нашудааст.

Ҳудуди тафсири симулятсия–таҷриба: Тартиби муваффақияти симулятсионии Mesh A, B ва C-и интихобшуда бо тартиби озмоиши ҷисмонӣ мувофиқат накард. Натиҷаҳои симулятсия барои A/B/C тақрибан %66/%35/%46 буданд, дар ҳоле ки муваффақияти гурӯҳбандишудаи таҷрибавии ҷисмонӣ %30/%75/%60 буд. Аз ин рӯ, симулятсия бояд на ҳамчун тасдиқи ниҳоии иҷроиши воқеӣ, балки ҳамчун воситаи кашфи фазои тарҳ арзёбӣ шавад.

Доираи натиҷаҳои таҷрибавӣ: Озмоишҳо дар баландии 75 ва 130 cm, бо суръатҳои тақрибии партофти 0,8 ва 1,5 m/s, дар панҷ кунҷи ибтидоӣ аз −60° то +60°, бо як шассии Mecanum-чархдор ва сатҳи доимии зарбаи memory foam анҷом дода шуданд. Умумисозии мустақими натиҷаҳо ба замини сахт ё платформаҳои дигари робот аз ҷониби манбаъ тасдиқ нашудааст.

Ёддошти ҳисобкунии сатҳи муваффақият: Дар таҳқиқот 80 шароити гурӯҳбандишудаи озмоиш ва дар маҷмӯъ 400 такрори ҷисмонӣ мавҷуд аст. Панҷ такрори ҳар шароит ба қарори аксарият табдил дода шудааст; агар шумораи такрорҳои муваффақ аз номуваффақ бештар бошад, шароит 1, дар акси ҳол 0 тасниф шудааст. Фоизҳои ҷамъбастии муваффақияти нашршуда ба ин натиҷаҳои гурӯҳии дуӣ асос ёфтаанд ва набояд ҳамчун фоизи хоми мустақими муваффақияти 400 озмоиши инфиродӣ шарҳ дода шаванд.

Маҳдудиятҳои асосӣ: Сатҳи memory foam ва пайвасти часпаки профил метавонанд ба механикаи тамос таъсир расонанд; санҷиши суръат ба усули соддаи масофа–вақт асос ёфтааст; натиҷаҳо бо таснифи визуалии муваффақ/номуваффақ арзёбӣ шудаанд; таъсири геометрияи профил ба ҳаракати муқаррарӣ, масрафи энергия, гузариши релеф ва манёврпазирӣ омӯхта нашудааст. Дар манбаъ санҷишҳои расмии аҳамият ё фосилаҳои эътимод пешниҳод нашудаанд.