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Type Bachelor's Thesis
Scope Discipline-based scholarship
Title Numerical analysis of morphological influence on self-assembly robots
Organization Unit
Authors
  • Maurice Göldi
Supervisors
  • Rolf Pfeifer
  • Shuhei Miyashita
Institution University of Zurich
Faculty Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology
Date 2010
Abstract Text In robotics the adaptability to dynamic environments and the ability for on the spot repairs is a key challenge for engineers. Modular robotics has, inspired by living organisms and natural processes, tried to overcome this problem by using self-repair and self-assembly to achieve the task through local interaction and control. The main contribution of this work is the mathematical analysis of a stochastically self-assembling system (Tribolon) which was developed at the AI-Lab; University of Zurich .The platform features cm-sized modules floating on water. It allows the study of aggregation behavior of a large number of embodied components in a physical environment. In our evaluation we employ kinetic rate equations to analyze the dynamics of the system with a large number of modules. We observe that the system converges to an intermediate state where not all clusters have reached their maximally possible size, i.e., forming incomplete circles. This is known as the yield problem. We further examine the influence of the modules’ angle on the rate of fully formed circles. Our calculations point to a power-law relationship between angle and yield rate. We also introduce the concept of degree of parallelism (DOP), to study the connections within a cluster of modules. We conclude that clusters following an aggregation pathway with higher DOP will be less likely to reach a full circle configuration. Finally we have used the finite element method to investigate the magnetic properties of our clusters. We show that by varying the positioning of magnets in our modules we can influence cluster stability. In conclusion our results hint at a novel way to control self-assembly processes. By varying morphological features such as the angle of our modules and positioning of the magnet we can influence the final yield rate of a process. We therefore propose that morphology should also be considered as a control mechanism in stochastic modular robotics.
Zusammenfassung In der Robotik ist die Anpassungsfähigkeit an eine dynamische Umwelt und spontane Reparaturfähigkeit ein Schlu?sselthema fuer Ingenieure. Die modulare Robotik hat, inspiriert durch lebende Organismen und natu?rliche Prozesse, versucht diese Probleme durch Selbstreparatur und self-assembly zu mit lokaler Kontrolle zu loesen. Diese Arbeit ist eine mathematische Analyse eines stochastischen self-assembly Systems(Tribolon) das am Ai-Lab der Universität Zu?rich entwickelt wurde. Die Plattform besteht aus Modulen in der Grössenordnung von Zentimetern, die auf Wasser schwimmen. Es erlaubt die Untersuchung von Aggregationsverhalten einer grossen Anzahl Modulen in einer physikalischen Umgebung. In unserer Analyse nutzen wir kinetische Ratengleichungen um die Dynamik des Systems mit einer grossen Anzahl Modulen zu untersuchen. Wir beobachten das das System zu einem intermediären Zustand konvergiert, ohne das alle Cluster ihre maximale Grösse erreichen. Wir fu?hren den Begriff „Grad der Parallelität“ (DOP) ein, um die Verbindungen in einem Cluster zu untersuchen. Es zeigt sich das Reaktionspfade mit einem höheren DOP mit geringerer Wahrscheinlichkeit die vollständige Kreisformation erreichen. Schlussendlich haben wir mit der finiten Elemente Methode die magnetischen Eigenschaften unserer Cluster untersucht. Wir zeigen wie man durch Variation der Magnetposition in den Modulen die Clusterstabilität beeinflussen kann. Unsere Ergebnisse zeigen einen neuartigen Ansatz statistische self-assembly-Prozesse zu steuern; Indem wir morphologische Eigenschaften der Grundelemente beeinflussen können wir die Yield-Rate eines Prozess beeinflussen.
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