Max Home IndustryНе каждый будет в состоянии позволить себе Spot Mini, когда он становится доступным, но Стэнфордский Doggo гораздо больше в пределах досягаемости. Единственная загвоздка в том, что «требуется некоторая сборка». Смотрите Догго в действии!
Doggo не так велика, как Spot Mini еще, большая версия находится в стадии разработки, и это не совсем имеют четвероногий стиль движения и скорость, но дизайн позволяет ему сделать некоторые удивительные ходы:
Что важно о Doggo является то, что он полностью открытым исходным кодом. Вы можете скачать CAD файлы и программное обеспечение из GitHub. Существует также много информации о том, как построить его. Оценка заключается в том, что вы могли бы построить один менее чем за $ 3000, но с некоторыми изменениями и очистки я думаю, что это может быть намного меньше.
Особая вещь о механизме Догго является то, что это Квази-Прямой-Drive, что означает, что он имеет передач (что плохо), но это только одно государство 3:1 сокращение (что хорошо). Прямой привод обещает сделать роботов быстрыми и точными. Проблема с высокими коэффициентами передач является слабину он вводит в системе. Вы часто можете запустить двигатель в течение нескольких поворотов, прежде чем выходной вал начинает двигаться на всех. Прямой привод не имеет слабину и поэтому время отклика почти немедленно. Это также позволяет быстро оценить применяемую силу, что делает возможными более сложные алгоритмы управления.
Проблема в том, что прямой привод нуждается в специальных двигателях и, следовательно, расходы. В этом случае сокращение 10:1 получает лучшее из обоих миров. Как говорится в исследовательской работе:
Тщательное внимание было уделено приводу и выбору трансмиссии, которые определяли компромисс между крутящим моментом, прозрачностью и массой. Сравнение с приводом Minitaur (таблица I) показывает, что привод Стэнфорд Догго имеет 37% более высокую пиковую силу и на 76% более высокий непрерывный крутящий момент за счет увеличения общей массы на 8% и в три раза увеличения инерции.
Механизмы ног умны, если немного сложны. С помощью двух моторов на ногу можно регулировать угол и длину.
Нога управляется путем отправки двух углов для водителя электроники, которая затем реализует контроллер PD для создания крутящего момента, необходимого для получения позиции.
Это может быть отличный групповой проект, и есть много возможностей для развития других аспектов платформы.
Гарри Фэрхед является автором Raspberry Pi IoT в C , Micro:bit IoT в C и Фундаментальный C: Ближе к машине. Найти больше его статей робототехники здесь .