로봇 물고기

Robot fish
여수 2012 세계 엑스포 프랑스관에 있는 제시코 로봇 물고기

로봇 물고기는 살아있는 물고기의 모양과 움직임을 가진 생체 공학 로봇의 일종이다.1989년 매사추세츠 공과대학이 이들에 대한 연구를 처음 발표한 이래 로봇 물고기에 대한 기사는 400여 건이 넘는다.이 보고에 따르면, 약 40종의 다른 로봇 물고기가 만들어졌으며, 30개의 디자인은 물속에서 뒤집기와 표류만 할 수 있다.대부분의 로봇 물고기는 BCF 추진력을 사용하는 살아있는 물고기를 모방하도록 설계되었다.BCF 로봇 물고기는 세 가지 범주로 나눌 수 있다.싱글 조인트(SJ), 멀티 조인트(MJ), 스마트 소재 기반 설계.로봇 물고기를 연구하고 개발하는 데 있어 가장 중요한 부분은 통제와 항법 기능을 고도화하여 환경과 '소통'할 수 있게 하고, 특정 경로를 따라 이동할 수 있게 하며, '돼지' 플랩을 만들기 위한 명령에 반응하는 것이다.[1][2][3]

디자인

기본적인 생체모방 로봇 물고기는 유선형 머리, 몸체, 꼬리 세 부분으로 구성되어 있다.

  • 헤드는 종종 견고한 플라스틱 재료(즉, 섬유 유리)로 만들어지며 무선 통신 모듈, 배터리, 신호 처리기를 포함한 모든 제어 장치를 포함한다.
  • 신체는 서보모터로 연결된 여러 개의 관절형 세그먼트로 만들어질 수 있다.서보모터는 조인트의 회전각을 제어한다.일부 디자인은 물의 안정성을 보장하기 위해 가슴지느러미를 신체의 양쪽에 고정시킨다.
  • 관절과 연결되고 모터에 의해 구동되는 진동 카우달(꼬리) 지느러미는 동력력을 제공한다.[4]

디자인 영감

뱀장어·어류 이동

엔지니어들은 종종 기능 설계에 초점을 맞춘다.예를 들어, 디자이너들은 (실제 물고기처럼) 몸을 구부릴 수 없는 움직임을 보일 수 있는 유연한 로봇을 만들려고 한다.이런 종류의 몸은 로봇 물고기가 살아있는 물고기가 헤엄치는 방식과 비슷하게 헤엄칠 수 있게 해주는데, 이것은 복잡한 환경에 적응하고 처리할 수 있다.최초의 로봇 물고기(MIT의 RoboTuna)는 참치의 구조와 역동적인 특성을 모방하도록 설계되었다.추진력과 기동력을 얻기 위한 시도로, 로봇 어류 제어 시스템은 몸통과 까오달 지느러미를 조절할 수 있어 파도와 같은 움직임을 준다.[5][6]

과학자들은 물고기 로봇의 움직임을 제어하고 분석하기 위해 꼬리 로봇의 형태, 동적 모델, 측면 움직임을 연구한다.로봇 물고기에서 발견되는 많은 꼬리 모양 중 하나는 돌팔매, 즉 초승달 모양이다.일부 연구는 이러한 종류의 꼬리 모양이 수영 속도를 높이고 고효율 로봇 물고기를 만든다는 것을 보여준다.

후방 꼬리는 추진력을 생성하여 로봇 물고기의 가장 중요한 부분 중 하나가 된다.살아있는 물고기는 머리를 상대적으로 움직이지 않는 상태로 유지하는 동안 운동을 위해 횡방향 움직임을 발생시킬 수 있는 강력한 근육을 가지고 있다.따라서, 연구원들은 로봇 물고기 움직임을 개발할 때 꼬리 운동학에 초점을 맞추었다.[7]

가느다란 몸 이론은 종종 로봇 물고기 운동을 연구할 때 사용된다.횡방향 움직임의 평균 작업 속도는 평균 추력을 생성하는 데 사용할 수 있는 평균 작업 속도와 횡방향 유체 움직임의 운동 에너지 방출 속도를 합한 것과 같다.평균 추력은 완전히 후두 지느러미 가장자리의 변위와 수영 속도로 계산할 수 있다.[8]이 간단한 공식은 로봇과 살아있는 물고기의 움직임을 계산할 때 사용된다.

현실적 추진 시스템은 자율적인 기동력을 향상시키고 더 높은 수준의 이동 성능을 보여줄 수 있다.이 목표를 달성하기 위한 로봇 물고기의 생성에는 다양한 옵션의 지느러미가 사용될 수 있다.가슴지느러미를 포함함으로써, 로봇 물고기는 전진만 하는 것이 아니라 포스 벡터링과 복잡한 수영 행동을 할 수 있다.[9]

컨트롤

다관절로봇물고기

지느러미의 모양과 크기는 살아있는 물고기에 따라 크게 다르지만, 그것들은 모두 물을 통해 높은 수준의 추진력을 달성하는데 도움을 준다.로봇 물고기가 같은 유형의 빠르고 기동 가능한 추진력을 얻기 위해서는 로봇 물고기가 여러 개의 제어 표면을 필요로 한다.추진 성능은 제어면의 위치, 이동성 및 유체 역학적 특성과 관련이 있다.[10]

다관절 로보틱 피쉬를 제어하는 열쇠는 적당한 양의 제어장치를 만들 수 있는 단순화된 메커니즘을 만드는 것이다.설계자는 측면 신체 움직임, 운동학적 데이터 및 해부학적 데이터를 포함한 몇 가지 중요한 요인을 고려해야 한다.설계자가 BCF형 로봇 물고기를 모방할 때, 로봇 물고기의 링크 기반 몸파는 살아있는 물고기와 유사한 동작을 제공해야 한다.이러한 종류의 바디 웨이브 기반 수영 조정기는 분리되어야 하며 특정한 수영 걸음걸이에 대해 매개변수를 지정해야 한다.수영 안정화 걸음걸이를 확보하는 것은 어려울 수 있으며, 로봇 물고기는 서로 다른 두 개 사이의 원활한 전환이 어려울 수 있다.[11]

"중앙 패턴 발생기"로 알려진 중심 신경계는 다층 로봇 물고기 이동을 통제할 수 있다.CPG는 모든 세그먼트에 위치하며 수축이나 스트레칭 근육을 연결하고 자극할 수 있다.척추동물에서 뇌의 가장 앞부분인 대뇌는 시작, 정지, 회전을 위한 신호 입력을 조절할 수 있다.시스템이 일정한 운동을 형성한 후에 대뇌로부터의 신호가 정지하고 CPG는 운동 패턴을 생성하여 조절할 수 있다.[citation needed]

살아있는 물고기에서 그들의 역할과 유사하게 신경망은 로봇 물고기를 통제하는 데 사용된다.생체 신경망 설계에는 몇 가지 핵심 사항이 있다.첫째, 생체 공학 프로펠러는 1개의 서보모터를 채택하여 관절을 운전하는 반면 물고기는 각 관절에 2개의 그룹 근육을 가지고 있다.설계자는 각 세그먼트에서 하나의 CPG를 구현하여 해당 접합부를 제어할 수 있다.둘째, 이산 계산 모델은 연속적인 생물 조직을 자극한다.마지막으로 뉴런 사이의 연결 지연 시간은 세그먼트간 위상 지연을 결정한다.계산 모델에서 지연 시간 함수가 필요하다.[12]

사용하다

물고기 행동 연구

살아있는 자극을 독립적인 변수로 사용할 때 동물 행동 연구에서 일관된 반응을 얻는 것은 도전이다.이 난제를 극복하기 위해, 로봇은 큰 동물 훈련과 사용을 피하면서 가설을 시험하는 일관된 자극제로 사용될 수 있다.조종 가능한 기계는 동물처럼 "보기, 소리 또는 심지어 냄새"로 만들어질 수 있다.우리는 살아있는 동물 대신 로봇을 사용함으로써 동물 행동에 대한 더 나은 인식을 얻을 수 있다. 왜냐하면 로봇은 일련의 반복 가능한 행동에서 꾸준한 반응을 만들어 낼 수 있기 때문이다.게다가, 다양한 현장 배치와 더 큰 독립성으로, 로봇은 야생에서 행동 연구를 지원하겠다는 약속을 지킨다.[13][self-published source?]

장난감

유연한 점탄성 보디로 구성된 단순한 로봇 물고기

장난감 로봇 물고기는 시장에서 가장 흔한 로봇 장난감이다.몇몇은 연구를 위해 사용되지만, 그것들은 오락용으로 가장 흔하게 사용된다.이 장난감들의 디자인은 간단하고 저렴하다.그들은 보통 자동 순항로봇 물고기와 제어된 이동로봇 물고기의 두 종류로 나뉜다.가장 간단한 것은 부드러운 차체(MJ), 모터(꼬리) 및 헤드(기본적인 전기 제어 요소)로 구성된다.그들은 모터가 움직일 수 있는 에너지를 공급하기 위해 배터리를 사용하고 원격 제어 시스템을 사용하여 조향의 힘을 얻는다.이와는 대조적으로 완구와 로봇 물고기의 복잡성은 연구 목적과 거의 같다.그것들은 완전히 자동화되었을 뿐만 아니라 물고기들의 행동을 흉내낼 수 있다.예를 들어 로봇 물고기와 함께 물속에 이물질을 넣으면 실제 물고기와 비슷한 움직임을 만들어낸다.이물질로부터 멀어지고 수영의 속도가 빨라질 것이다.그것은 실제 물고기가 그랬던 것처럼 이물질에 충격과 혼동을 보인다.로봇 물고기는 이런 행동을 미리 기록한다.[14]

AUV에서의 적용

국방과 해양 보호는 연구 분야에서 관심이 높아지고 있다.임무가 복잡해지면서 고성능 수중자율주행차(AUV)가 필요하게 됐다.AUV는 빠른 추진력과 다방향 기동성이 요구된다.로봇 물고기는 생물학적으로 영감을 받은 AUV의 패러다임이기 때문에 동작으로 추진되는 현재의 AUV보다 더 유능하다.살아있는 물고기처럼 로봇 물고기도 복잡한 환경에서 활동할 수 있다.수중 탐사를 할 수 있을 뿐만 아니라, 새로운 종을 발견할 수 있을 뿐만 아니라, 인양하여 수중 시설을 설치할 수도 있다.위험한 환경에서 작업할 때 로봇 물고기는 다른 기계에 비해 성능이 향상된다.예를 들어, 산호 구역에서, 부드러운 물고기 로봇은 환경에 더 잘 대처할 수 있다.기존 AUV와 달리 유연성이 떨어지는 것과 달리 로봇 물고기는 좁은 동굴과 터널에 접근할 수 있다.[15][16]

교육

그들의 방대한 연구 잠재력 외에도, 로봇 물고기는 학생들과 일반 대중들을 참여시킬 수 있는 많은 기회를 보여준다.생체 영감을 받은 로봇은 가치 있고 효과적이며, 과학, 기술, 공학, 수학의 다양한 분야로 학생들을 끌어들일 수 있다.로봇 물고기는 전 세계적으로 보조 교육 도구로 사용되어 왔다.예를 들어, 수천 명의 젊은이들이 최근 런던 아쿠아리움에서 열린 전시회에서 잉어처럼 생긴 로봇에 끌렸다.과학자들과 다른 연구원들은 2010년과 2012년에 각각 제1회, 제2회 미국 과학 및 공학 축제를 포함한 많은 홍보 프로그램에서 다양한 종류의 물고기 로봇들을 선보였다.이 행사에서 방문객들은 로봇 물고기가 움직이는 것을 볼 수 있을 뿐만 아니라, 기술과 그 응용 프로그램을 이해하기 위해 연구소와 교류할 수 있는 기회를 얻었다.[17]

예

CIA가 만든 로봇 메기 '찰리'
  • 1990년대 미국 중앙정보국(CIA) 첨단기술국은 무인 수중 차량의 타당성 조사의 일환으로 '찰리'라는 이름의 로봇 메기를 만들었다.이 로봇은 탐지되지 않은 채로 수중 지능과 물 샘플을 수집하도록 설계되었으며, 가시선 무선 무선 핸드셋에 의해 제어되었다.[18]
  • 로보투나는 매사추세츠공대(MIT)의 과학자 팀이 설계해 만든 진짜 참치 어류의 모양과 기능을 갖춘 로봇 물고기다.그것은 복잡한 스테인리스강 케이블과 근육과 힘줄 역할을 하는 도르래 시스템을 가지고 있다.외체는 신축성 있는 폴리우레탄 섬유인 리크라를 덮은 유연한 거품층으로 구성되어 참치 껍질의 유연성과 부드러움을 에뮬레이트한다.각각 2마력씩 6명의 강력한 서보모터가 조종한다.로봇에 지속적인 피드백을 제공하는 늑골 측면에 위치한 힘 센서 때문에 실시간으로 움직임을 조정할 수 있다.[19]
  • 로봇 파이크는 MIT의 과학자 팀이 디자인하고 만든 세계 최초의 자유 수영 로봇 물고기다.그것은 인간의 개입에 의해 통제된다.복잡한 컴퓨터 시스템은 명령을 해석하고 로봇 물고기의 각 엔진에 신호를 보낸다.실리콘 고무로 구성된 피부와 스프링 와운드 섬유유리 외골격으로 로봇 물고기를 유연하게 만들어준다.물속에서 8~12m/s의 속도로 가속할 수 있지만 센서가 장착되지 않아 장애물을 피할 수 없다.[20]
  • 에식스 로보틱 피쉬는 에식스 대학의 과학자들에 의해 만들어졌다.그것은 진짜 물고기처럼 자율적으로 수영할 수 있고, 다른 종류의 변위를 달성할 수 있다.그것은 네 대의 컴퓨터, 다섯 대의 모터, 그리고 10개가 넘는 센서들을 신체의 여러 곳에 배치했다.그것은 탱크 주위를 수영하고 물체를 피할 수 있으며, 또한 환경의 불확실하고 예측할 수 없는 자극에도 적응할 수 있다.해저탐사, 송유관의 누설탐지, 해양생물탐사, 스파이 등 광범위한 활용을 목적으로 하고 있다.[21]
  • 제시코는 프랑스의 창업기업 로봇빔이 만든 수중 로봇이다.그것은 길이가 22cm 밖에 되지 않아 세계에서 가장 작은 물고기 로봇 중 하나이다.조종이 매우 쉽고, 뒤로 여행할 수 있고, 색을 바꾸고, 살아있는 물고기 공연을 흉내낼 수 있다.이러한 기능들 때문에, 그것은 감정을 공유하고 심지어 사람들과 교류할 수도 있다.인공지능과 잠재적인 의사소통 용도를 선보여 10마리 이상의 물고기와 함께 헤엄쳐 신나는 안무와 빛의 효과를 연출할 수 있는 능력을 부여하며 지느러미를 이용해 물 속을 항해한다.그것은 작은 로봇 물고기가 몇 시간 동안 자율적으로 헤엄칠 수 있다는 것을 보여주었다.[22]
  • 로보틱 피쉬 SPC-03은 중국과학아카데미(CASIA)가 설계했다.그것은 물의 조절하는 원천으로부터 1,23 미터 떨어진 곳에서 수영할 수 있다.그것은 설계상 안정적이고 입자가 있으며 기술자들에 의해 원격으로 제어된다.최대 4km/h의 속도로 2~3시간 동안 몰입해 작업할 수 있다.이 물고기는 사진을 캡처하고 전송할 수 있고, 수중 자금의 지도 제작을 수행할 수 있으며, 작은 물체를 운반할 수 있다.[23]
  • 로보틱 코이는 일본 히로시마의 료메이 엔지니어링에 의해 설계되고 개발되었다.80cm, 12kg으로 원격조종된다.로봇 코이는 입안에 위치한 센서를 통해 물 속의 산소 농도를 연구하는데 사용될 수 있다.그것은 그들 사이에서 수영을 하고 물고기의 건강에 대해 보고함으로써 환경에 있는 다른 종들에 대한 정보를 수집할 수 있다.카메라가 장착되어 있어 수심 깊은 곳에 존재하는 자원을 기록할 수 있다.그것은 또한 해저의 다리와 석유 플랫폼의 손상을 조사하는데 사용될 수 있다.[24]
로보틱 피쉬: iSplash-II
  • 2014년에 iSplash-II는 박사과정 학생인 Richard James Clapham과 교수에 의해 개발되었다.에섹스 대학의 후성 후.이 물고기는 평균 최대 속도(신체 길이/초 단위로 측정됨)와 지구력 면에서 머리를 약간 움직이지만 꼬리를 향해 상당한 움직임의 진폭을 만들어 내는 최초의 로봇 물고기였다.[25] iSplash-II는 11.6의 수영 속도를 달성했다.BL/s (즉, 3.7 m/s).[26]첫 번째 빌드인 iSplash-I(2014년)는 전신 길이 캐랑폼 수영 동작을 적용한 최초의 로봇 플랫폼으로, 기존의 후방 구속 파형의 접근 방식보다 수영 속도를 27% 높인 것으로 나타났다.[27]

참조

  1. ^ Yu, Junzhi; Tan, Min (2015). "Design and Control of a Multi-joint Robotic Fish". In Du, Ruxu; Li, Zheng; Youcef-Toumi, Kamal; Valdivia y Alvarado, Pablo (eds.). Robot Fish: Bio-inspired Fishlike Underwater Robots. Springer Tracts in Mechanical Engineering. pp. 93–117. doi:10.1007/978-3-662-46870-8_4. ISBN 978-3-662-46869-2.
  2. ^ Yu, Junzhi; Wang, Chen; Xie, Guangming (2016). "Coordination of Multiple Robotic Fish with Applications to Underwater Robot Competition". IEEE Transactions on Industrial Electronics. 63 (2): 1280–8. doi:10.1109/TIE.2015.2425359.
  3. ^ Nguyen, Phi Luan; Lee, Byung Ryong; Ahn, Kyoung Kwan (2016). "Thrust and Swimming Speed Analysis of Fish Robot with Non-uniform Flexible Tail". Journal of Bionic Engineering. 13: 73–83. doi:10.1016/S1672-6529(14)60161-X.
  4. ^ Zhang, Daibing; Hu, Dewen; Shen, Lincheng; Xie, Haibin (2008). "Design of an artificial bionic neural network to control fish-robot's locomotion". Neurocomputing. 71 (4–6): 648–54. doi:10.1016/j.neucom.2007.09.007.
  5. ^ Wang, Tianmiao; Wen, Li; Liang, Jianhong; Wu, Guanhao (2010). "Fuzzy Vorticity Control of a Biomimetic Robotic Fish Using a Flapping Lunate Tail". Journal of Bionic Engineering. 7: 56–65. doi:10.1016/S1672-6529(09)60183-9.
  6. ^ Butail, Sachit; Polverino, Giovanni; Phamduy, Paul; Del Sette, Fausto; Porfiri, Maurizio (2014). "Influence of robotic shoal size, configuration, and activity on zebrafish behavior in a free-swimming environment". Behavioural Brain Research. 275: 269–80. doi:10.1016/j.bbr.2014.09.015. PMID 25239605.
  7. ^ Nguyen, Phi Luan; Do, Van Phu; Lee, Byung Ryong (2013). "Dynamic Modeling of a Non-Uniform Flexible Tail for a Robotic Fish". Journal of Bionic Engineering. 10 (2): 201–209. doi:10.1016/S1672-6529(13)60216-4.
  8. ^ Nguyen, Phi Luan; Lee, Byung Ryong; Ahn, Kyoung Kwan (2016). "Thrust and swimming speed analysis of fish robot with non-uniform flexible tail". Journal of Bionic Engineering. 1: 73–83. doi:10.1016/S1672-6529(14)60161-X.
  9. ^ Ravalli, Andrea; Rossi, Claudio; Marrazza, Giovanna (2017). "Bio-inspired fish robot based on chemical sensors". Sensors and Actuators B: Chemical. 239: 325–9. doi:10.1016/j.snb.2016.08.030.
  10. ^ Siddall, R; Kovač, M (2014). "Launching the AquaMAV: Bioinspired design for aerial–aquatic robotic platforms". Bioinspiration & Biomimetics. 9 (3): 031001. Bibcode:2014BiBi....9c1001S. doi:10.1088/1748-3182/9/3/031001. hdl:10044/1/19963. PMID 24615533.
  11. ^ Nguyen, Phi Luan; Do, Van Phu; Lee, Byung Ryong (2013). "Dynamic Modeling and Experiment of a Fish Robot with a Flexible Tail Fin". Journal of Bionic Engineering. 10: 39–45. doi:10.1016/S1672-6529(13)60197-3.
  12. ^ Zhang, Daibing. "Design of an artificial bionic neural network to control fish-robot's locomotion". DocSlide.
  13. ^ "RoboTuna". 11 September 2009.
  14. ^ https://www.youtube.com/watch?v=31E8ywyUCrw[전체 인용 필요]
  15. ^ Liu, Jindong; Hu, Huosheng (2010). "Biological Inspiration: From Carangiform Fish to Multi-Joint Robotic Fish". Journal of Bionic Engineering. 7: 35–48. CiteSeerX 10.1.1.193.4282. doi:10.1016/S1672-6529(09)60184-0.
  16. ^ Wen, L; Wang, T M; Wu, G H; Liang, J H (2012). "Hydrodynamic investigation of a self-propelled robotic fish based on a force-feedback control method". Bioinspiration & Biomimetics. 7 (3): 036012. Bibcode:2012BiBi....7c6012W. doi:10.1088/1748-3182/7/3/036012. PMID 22556135.
  17. ^ Wang, Jianxun (2014). Robotic fish: development, modeling, and application to mobile sensing (PhD thesis). Michigan State University. OCLC 921153799.
  18. ^ "Charlie: CIA's Robotic Fish — Central Intelligence Agency". www.cia.gov. Retrieved 12 December 2016.
  19. ^ http://tech.mit.edu/V115/N49/robotuna.49n.html[전체 인용 필요]
  20. ^ http://www.robotic-fish.net/index.php?lang=en&id=robots#top[전체 인용 필요]
  21. ^ http://www.computerweekly.com/news/2240086124/University-of-Essex-robotic-fish-enter-IET-awards[전체 인용 필요]
  22. ^ http://www.robotswim.com/index.php?id=jessiko&id2=projet&lan=en[전체 인용 필요]
  23. ^ Chowdhury, Abhra Roy (2014). Modeling and Control of a Bioinspired Robotic Fish Underwater Vehicle Next Generation Underwater Robots (PhD Thesis).
  24. ^ https://www.telegraph.co.uk/technology/3345303/Robot-koi-carp-designed-to-get-up-close-and-friendly-with-real-fish.html[전체 인용 필요]
  25. ^ "High-Speed Robotic Fish iSplash". isplash-robot. Retrieved 2017-01-07.
  26. ^ "iSplash-II: Realizing Fast Carangiform Swimming to Outperform a Real Fish" (PDF). Robotics Group at Essex University. Retrieved 2015-09-29.
  27. ^ "iSplash-I: High Performance Swimming Motion of a Carangiform Robotic Fish with Full-Body Coordination" (PDF). Robotics Group at Essex University. Retrieved 2015-09-29.