Pengecaman Bahan Menggunakan Sensor Ultrasonik MEMS untuk Menyokong Pergerakan Adaptif Robot Berkaki Dua

Apabila robot berkaki dua semakin digunakan dalam persekitaran yang kompleks seperti rumah dan pejabat, keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan pelbagai jenis permukaan lantai menjadi cabaran utama. Sensor penglihatan dan LiDAR tradisional mempunyai batasan apabila berhadapan dengan objek lutsinar atau dalam keadaan cahaya malap, serta tidak dapat mengenal pasti sifat fizikal bahan secara langsung. Sensor ultrasonik MEMS (Sistem Mikro-Elektro-Mekanikal) yang dilengkapi fungsi pengecaman bahan dapat menganalisis perbezaan tenaga gema, memberikan keupayaan persepsi bahan yang mempunyai daya tembus tinggi dan ketahanan terhadap gangguan persekitaran. Kertas ini menganalisis teknologi tersebut daripada tiga aspek — prinsip teknikal, pengoptimuman kawalan pergerakan, dan pengesahan integrasi sistem — untuk menerangkan kesan inovatifnya terhadap perancangan gaya berjalan, kecekapan tenaga, dan keselamatan robot berkaki dua.

1. Prinsip Teknikal: Asas Fizik Pengecaman Bahan Berasaskan Ultrasonik

1.1 Mekanisme Pengecaman Tenaga Gema

Sensor ultrasonik MEMS memancarkan gelombang bunyi berfrekuensi tinggi melebihi 175 kHz. Pelemahan tenaga gema ditentukan oleh pekali impedans akustik bahan (Γ):

· Bahan keras (seperti jubin, lantai kayu): impedans akustik tinggi, tenaga gema kuat

· Bahan lembut (seperti permaidani, span): impedans akustik rendah, tenaga gema lemah

Sensor membezakan jenis bahan melalui pertimbangan ambang atau output bersiri.

1.2 Kelebihan Pemerkecilan dan Integrasi MEMS

Berbanding sensor seramik piezoelektrik tradisional, versi MEMS dihasilkan melalui proses mikroelektromekanikal yang menjadikannya lebih kecil dan menggunakan tenaga yang lebih rendah. Tatasusunan pemancar miniatur menyokong sudut pandang 45°–180°, membolehkan pengesanan fokus pada bahagian tapak kaki robot.

2. Peranan Teras dalam Pergerakan Robot Berkaki Dua

2.1 Pelarasan Parameter Gaya Berjalan Secara Adaptif

Robot berkaki dua perlu melaras kekakuan sendi dan panjang langkah mengikut kekerasan permukaan:

· Permukaan keras (seperti jubin): frekuensi langkah tinggi, redaman rendah — mengurangkan risiko tergelincir

· Permukaan lembut (seperti permaidani): langkah lebih panjang, tekanan tapak kaki lebih rendah — mengelakkan tenggelam

Contoh peraturan kawalan gaya berjalan:

if surface_type == HARD:

    set_stiffness(hip_joint, 0.9)  # Tingkatkan kekakuan

    set_step_length(0.6)

elif surface_type == SOFT:

    set_stiffness(hip_joint, 0.6)  # Kurangkan kekakuan

    set_step_length(0.4)

2.2 Kawalan Anti-Gelincir dan Kestabilan

Eksperimen terhadap robot berkaki dua komersial telah membuktikan nilai gabungan pelbagai sensor. Dengan menggabungkan data bahan daripada sensor ultrasonik bersama maklumat IMU, model pekali geseran permukaan dapat dibina.

Apabila sistem mengesan permukaan bergeseran rendah (seperti lantai berkilat), ia akan mengaktifkan tork pampasan buku lali lebih awal untuk mencegah gelinciran sisi.

2.3 Pengoptimuman Penggunaan Tenaga

Penggunaan tenaga meningkat apabila robot bergerak di atas permukaan lembut. Dengan pengecaman bahan, strategi pemacu boleh dilaras terlebih dahulu:

· Permukaan keras: mod berjalan pasif, memanfaatkan graviti untuk penjimatan tenaga

· Permukaan lembut: mod pemacu aktif, dengan ketinggian langkah yang lebih tinggi

Data menunjukkan strategi ini boleh mengurangkan penggunaan tenaga berjalan sehingga 15%.

3. Pengoptimuman Kedudukan dan Jujukan Masa Pemasangan

Sensor perlu diletakkan berhampiran tapak kaki (3–5 cm dari permukaan tanah) dan diaktifkan semasa fasa ayunan pertengahan. Jujukan masa tipikal:

· 50 ms selepas kaki terangkat: aktifkan pancaran ultrasonik

· 100 ms sebelum mendarat: lengkapkan klasifikasi bahan

· 50 ms sebelum mendarat: laras parameter sendi

4. Kes Aplikasi dan Pengesahan Prestasi

4.1 Penyesuaian Permukaan Lantai dalam Robot Pembersih

Sensor ultrasonik (contohnya daripada ADW) telah digunakan dalam robot pembersih lantai:

· Lantai keras: aktifkan mod mop

· Permaidani: tingkatkan kuasa sedutan, nyahaktifkan fungsi mop

Ketepatan pengecaman bahan yang tinggi membolehkan pertukaran mod berlaku secara automatik dan lancar.

4.2 Eksperimen Gaya Berjalan Robot Berkaki Dua

Apabila sensor ultrasonik pengecaman bahan digabungkan dalam robot berkaki dua, hasil berikut diperoleh:

· Pengurangan insiden tergelincir

· Kadar kejayaan mendaki tangga meningkat

· Penggunaan tenaga berkurang (kelajuan purata kekal sekitar 0.8 m/s)

5. Arah Masa Depan

· Pembelajaran Multimodal: menggabungkan pembelajaran mendalam untuk mengklasifikasi ciri spektrum gema

· Pengesanan Berasaskan Tatasusunan: penggunaan tatasusunan MEMS 2D untuk pengimejan bahan

· Pemodelan Dinamik Rentas Bahan: membangunkan pangkalan data pemetaan bahan–gaya berjalan untuk kawalan ramalan

Kesimpulan

Sensor ultrasonik MEMS dengan keupayaan pengecaman bahan menyediakan dimensi persepsi persekitaran baharu untuk robot berkaki dua melalui analisis ciri akustik. Sumbangannya terhadap penyesuaian gaya berjalan, kestabilan anti-gelincir, dan pengoptimuman tenaga menjadikannya teknologi utama bagi pergerakan yang stabil dalam persekitaran kompleks. Dengan kemajuan berterusan dalam integrasi teknologi MEMS dan algoritma pintar, keupayaan adaptif robot berkaki dua akan mencapai tahap yang lebih tinggi pada masa hadapan.