Energy consumption-based path planning for legged rovers

In recent years, legged rovers have become more and more relevant in the space applications. Whether the deployed rovers, are still wheeled ones, their limitations make clear, that rovers capable to operate on uneven and harsh terrains, are needed. For this reason, more and more researches are performed to address all the aspects of complex legged robots. Nowadays, one of the main problems of legged robots is their high power consumption, that limits their autonomy. For this reason, multiple researches have been conducted to optimize the energy consumption, evaluating different gaits, leg trajectories, actuators and more. This work aims to expand this branch of research on legged rovers, trying to optimize the path of the rover on the ground, to reduce the energy consumption needed to reach a target position. In particular, it aims to determine a cost function, that allows path planning algorithms to evaluate paths, not based on geometric distances and accessibility maps, but on the energy required to follow the path. To test and validate the cost function, some path planning algorithms deriving from the RRT* are developed, to fit all the cost function and legged robot needs. Furthermore, a benchmark robot model, with mechanical parts and controllers, is built on Simulink, to test the quality of the paths generated. The results shows, that the algorithms are able to find a path and optimize the energy consumption, yet several improvements are possible, and suggested.

Negli ultimi anni, i rover a zampe sono diventati sempre più rilevanti nel settore spaziale. Se i rover utilizzati sul campo, sono ancora solo robot a ruote, le loro limitazioni rendono chiaro, che robot capaci di operare su terreni sconnessi, sono necessari. Per questo motivo, sempre più ricerche vengono svolte per valutare i molteplici aspetti dei robot a zampe. Al giorno d'oggi, uno dei maggiori problemi per i robot a zampe, è l'elevato consumo di energia, che ne limita l'autonomia. Per questo, molte ricerche sono state svolte per ottimizzare il consumo di energia, valutando differenti andature, traiettorie delle zampe, attuatori e molto altro. Questo lavoro mira ad espandere questo ramo della ricerca sui robot a zampe, provando ad ottimizzare il percorso di un robot sul terreno, per ridurre il consumo di energia necessario per raggiungere la destinazione. In particolare, vuole determinare una funzione di costo, che consenta agli algoritmi di pianificazione del percorso di valutare i percorsi, non basandosi su distanze geometriche e mappe di accessibilità, ma sull'energia necessaria per seguire un percorso. Per testare e validare la funzione di costo, sono stati sviluppati degli algoritmi di pianificazione del percorso derivanti dal RRT, per adattarsi alle necessità della funzione di costo e dei robot a zampe. Inoltre, è stato creato un modello di un robot di prova su Simulink, simulando parti meccaniche e anche i controllori, per testare la qualità del percorso generato. I risultati mostrano, che l'algoritmo è capace di ottimizzare il consumo di energia, ma parecchi miglioramenti sono possibili e suggeriti.