A modular robot architecture capable of learning to move and be automatically reconfigured

Abstract

Tackling the problem of making a modular robot automatically learn the movements necessary to locomote in different environments is not an easy task. The ability of modular robots to have an arbitrary morphology provides an advantage over usual monolithic robots when moving in different environments. However, being able to reconfigure also has its problems. Movement control for reconfigurable robots is difficult to design and implement. Morphology can also influence the sensing capabilities of a modular robot. Only a few studies include sensor information when adjusting or optimizing controllers for modular robots. The main contribution of this work is the development of an architecture that includes a locomotion training framework that enables a modular robot to move in different environments taking into account sensor information. The framework is composed of four main parts: a control strategy, a configurable environment approach, an adaptation mechanism and a new modular robot platform: the EMERGE modular robot. The EMERGE modular robot platform is designed to be easy to be assembled and can be quickly reconfigured thanks to the magnetic connectors present in its modules. This in turn enables an external agent, like a robot manipulator to reconfigure the robot. Results show that well coordinated movements turn out to be very important for controllers using sensors to improve when being adapted. The mechanisms inside the controller, for example, decision structures, also play a major part in allowing a robot to adapt to move in different environments and be improved. Evaluating robots in reality is a very expensive task and differences between simulation and reality also make robots behave very differently. The magnetic connector makes the assembly of an EMERGE morphology easier but hinders the disassembly process.

Resumen: Resolver el problema de hacer, de forma automática, que un robot modular se mueva en diferentes ambientes no es tarea fácil. La habilidad de los robots modulares de tener morfología arbitraria provee una ventaja sobre robots monolíticos normales al moverse en diferentes ambientes. Sin embargo, ser capaz de auto reconfigurarse tiene sus propios problemas. El control de movimiento para robots modulares es difícil de diseñar e implementar. La morfología de los robots también influencia la capacidad de percibir de los robots modulares. Solo contados estudios incluyen información sensorial al ajustar u optimizar controladores para este tipo de robots. La mayor contribución de este trabajo es el desarrollo de una arquitectura de robot modular que hace que este pueda moverse en diferentes ambientes teniendo en cuenta información sensorial. Esta arquitectura está compuesta por cuatro partes principales: una estrategia de control, un modelo de ambiente configurable, un mecanismo de adaptación y una plataforma de robot modular nueva: el robot EMERGE. El robot modular EMERGE, es diseñado para ser fácil de construir y de reconfigurar gracias a sus conectores magnéticos. Esto también posibilita a un agente externo, como un manipulador robótico, a reconfigurar el robot. Los resultados de los experimentos muestran que la buena coordinación del robot es muy importante para que los controles que usan sensores puedan mejorar. Los mecanismos internos del controlador, por ejemplo, las estructuras de decisión también tienen un rol importante al adaptar el robot a diferentes ambientes. Evaluar robots en la realidad es una tarea muy costosa y las diferencias entre la simulación y la realidad hacen que los robots se comporten muy diferente. Los conectores magnéticos hacen que armar las morfologías de módulos de EMERGE sean fáciles de armar, mas no de desarmar.