カリフォルニアアシカのForeflipperを研究するためのロボットプラットフォーム
Summary
ロボットプラットフォームは、流体力学的性能-力と水泳カリフォルニアアシカ-の流れ場を研究するために使用されることが記載されています。ロボットはその推進ストローク（ '拍手'）の動きを再現するために、モータにより作動される動物のforeflipperのモデルです。
Abstract
カリフォルニアアシカ（Zalophusのcalifornianus）は 、機敏で強力なスイマーです。多くの成功したスイマー（イルカ、マグロ）とは異なり、彼らは大きなforeflippersとの推力の大部分を生成します。このプロトコルは、水泳カリフォルニアアシカ（Zalophusのcalifornianus）の流体力学的性能を研究するために設計されたロボットプラットフォームについて説明します。ロボットはその推進ストローク（ '拍手'）の動きを再現するために、モータにより作動される動物のforeflipperのモデルです。アシカの推進ストロークの運動学は、スミソニアン動物園（SNZ）でマークされていない、非研究アシカの映像データから抽出されています。これらのデータは、ここに提示ロボットフリッパーの作動運動の基礎を形成します。ロボットフリッパーの形状は、フルスケールのフリッパーの約60％に縮小成人女性アシカのforeflipperの高解像度でのレーザスキャンをベースにしています。関節式モデルは、3 Jを持っていますoints、アシカforeflipperの肘、手首とナックルジョイントを模倣します。残りの部分から加速時ロボットプラットフォームは、力学特性、レイノルズ数とチップ速度の動物と一致します。ロボットフリッパーは、性能（力およびモーメント）を加え、得られた流れ場を決定することができます。
Introduction
科学者はアシカ水泳（エネルギー論、輸送のコスト、抗力係数、線速度と加速1-3の基本的な特性を調査しているが、我々はシステムの流体力学に関する情報が不足している。この知識がなければ、我々は潜在的な高速を制限、高機動性のエンジニアリングアプリケーション本体-尾鰭（BCF）運動モデルに4。異なる水泳のパラダイムを特徴づけることによって、私たちは水泳の静かな、ステルスフォームを有効にする可能性と特異的にものを、設計ツールのカタログを拡大したいと考えています。したがって、 、我々は5,6 foreflipperロボットアシカを使用して、カリフォルニアアシカや研究室の研究の直接観察を通じてアシカの水泳の基本的なメカニズムを研究しています。
ロボットプラットフォーム7：これを行うために、私たちは、複雑な生物学的システムを探索するのに一般的に使用される技術を使用します。いくつかの歩行研究ボット8,9を歩いて10 -have動物のいずれかの複雑な11または非常に単純化された12の機械的モデルに基づいてされて水泳の時間。研究者は、大きなパラメータ空間13-15を探索することを可能にしながら、一般的に、ロボットプラットフォームは、モデルシステムの本質を保持しています。常にシステム全体を特徴づけるものではないが、多くの機関車システムの単一のコンポーネントを分離するこれらのプラットフォームを通じて学習されています。例えば、非定常プロパルサの基本的な機能は、carangiform水泳中に尾鰭の掃引前後のように、激しくピッチングおよび/またはヒービングパネル12,16,17,18の実験調査を通じて検討されています。ここでは、その動物ベースの研究ができない方法でこの複雑な動きの特定のモードを分離することができます。推進のそれらの基本的な側面は、その後の進化が提供する生物学的な複雑さを必要としない車両の設計に使用することができます。
<p class=本論文では "jove_content">、我々はアシカの推力生産行程の '拍手'相を探索するための新たなプラットフォームを提示します。単一foreflipper-」roboflipper'が-されるプラットフォームに含まれます。その形状は、カリフォルニアアシカ（Zalophus californianus）試料の生物学的スキャンから正確に導出されます。 roboflipperは、以前の研究1由来動物のの動きを再現するように作動されます。このロボットフリッパーは得ることができ、水泳アシカの流体力学的性能を調査し、動物実験、大型水生哺乳類の特により広いパラメータ空間を探索するために使用されます。Protocol
Representative Results
Discussion
ロボットフリッパー装置は、私たちが泳いカリフォルニアアシカの流体力学を理解することができるようになります。これは、基本的な推力生産ストローク（ '拍手'）、ならびに動物実験で調査することはできません非物理的な変化を含んでいます。ロボットフリッパーは、このように、実験的な汎用性のためのステップ3-フリッパー自体が目的の結果を得るために重要な-で作られて?…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
The authors would like to thank the George Washington University Facilitating Fund for financial support of the project. Mr. Patel is grateful the George Washington University School of Engineering and Applied Science Summer Undergraduate Program in Engineering Research and the Undergraduate Research award for financial support. Finally, we are grateful to the GWU Center for Biomemetics and Bioinspired Engineering (COBRE) for use of facilities controlled by the center.
Materials
| Dragon Skin 20 | Smooth-on | ||
| Dragon Skin 20 medium | Smooth-on | ||
| Object24 | Stratasys | 3D printer | |
| Stand Mixer | Hamilton | ||
| PKS-PRO-E-10 System | Anaheim Automation | PKS-PRO-E-10-A-LP22 | Controller and Servo Motor |
| Artec Eva | Artec 3D | 3D light scanner with resolution of 0.1mm | |
| Artec Spider | Artec 3D | 3D light scanner with resolution of 0.5mm | |
| Steel plate | Mcmaster | ||
| Carbon Tow | Fibreglast | 2393-A | |
| Hardened Precision 440C Stainless Steel Shaft | Mcmaster | 6253K49 | |
| Tygon PVC Clear Tubing | Mcmaster | 6546T23 | |
| Kevlar Thread | Mcmaster |
References
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