Geometric optimization of a self-adaptive robotic leg

This paper demonstrates the self-adaptive capabilities of a two-degree-of-freedom Hoeckens-pantograph robotic leg (inspired by underactuated mechanical fingers) as well as its optimization, allowing it to overcome unexpected obstacles during its swing phase. A multi-objective optimization of the mechanism's geometric parameters is performed using a genetic algorithm to highlight the trade-off between two conflicting objectives and select an appropriate compromise. The first of those objective functions measures the leg's passive adaptation capability through a calculation of the input torque required to initiate the desired sliding motion along an obstacle. The second objective function evaluates the free-space trajectory followed by the leg endpoint using three criteria: linearity, stance ratio, and height-to-width ratio. In comparison with the initial geometry based on the Hoecken's linkage, the selected final mechanism chosen from the Pareto front shows an important improvement of the adaptation capabilities, at the cost of a slight decrease in the stance phase duration. This paper expands on mechanical self-adaptive design philosophy, which has recently attracted a lot of attention in the field of grasping, to legged locomotion and paves the way for subsequent experimental validation of this approach.

Résumé

En utilisant une approche similaire aux mécanismes de doigts sous-actionnés, les capacités d'adaptation d'une architecture de jambe robotique à deux DDL de type Hoeckens-Pantographe sont optimisées dans cet article afin de lui permettre de surmonter des obstacles imprévus lors de sa phase de vol. Une optimisation multiobjective des paramètres géométriques du mécanisme a été effectuée afin de mettre en évidence l'opposition existant entre deux objectifs contradictoires et choisir un compromis. Le premier de ces objectifs mesure la capacité d'adaptation passive de la jambe en calculant le couple d'entrée requis pour amorcer le glissement désiré le long d'un obstacle. La deuxième fonction objective évalue la trajectoire de base suivie par l'extrémité de la jambe en se basant sur trois critères : linéarité, ratio de la phase de support, et rapport hauteur / largeur. En comparaison avec la géométrie initiale pasée sur le mécanisme de Hoecken, le mécanisme final trouvé sur le front de Pareto présente une amélioration marquée des capacités d'adaptation, au coût d'une légère réduction de la durée de la phase de support. Cet article étend la philosophie de l'autoadaptation mécanique, qui a récemment beaucoup attiré l'attention dans le domaine de la préhension, à celui de la marche, et ouvre la voie à une validation expérimentale de cette approche.

Uncontrolled Keywords

optimisation, jambe robotique, sous-actionnement, mécanisme à membrures, analyse cinéto-statique; optimization, robotic leg, underactuation, linkage, kinetostatic analysis