A Gecko‐Inspired Robot Using Novel Variable‐Stiffness Adhesive Paw Can Climb on Rough/Smooth Surfaces in Microgravity
Notice bibliographique
Résumé
Space‐wall‐climbing robots face the challenge of stably attaching to and moving on spacecraft surfaces, which include smooth flat areas and rough intricate surfaces. Although adhesion‐based wall‐climbing robots demonstrate stable climbing on smooth surfaces in outer space, there is scarce research on their stable adhesion on rough surfaces within a microgravity environment. A novel adhesive material is developed inspired by the adhesion mechanism and locomotion of the Gekko gecko. This material exhibits exceptional adhesion across various materials and surface roughness. A variable‐stiffness gecko‐inspired paw is engineered, generating substantial adhesion forces while minimizing detachment forces. Impressively, this paw generates up to 180 N of adhesion force on smooth surfaces and achieves detachment without external forces. By integrating such variable‐stiffness paws with a wall‐climbing robot, a gecko‐inspired robot effectively operating in a microgravity environment is created. The robotic satellite surface climbing experiments and robotic satellite capture experiments are conducted using a simulated microgravity environment and a satellite model. The results unequivocally demonstrate the gecko‐inspired robot's proficiency in executing various functions, including stable motion and capture on both smooth and rough spacecraft surfaces within a microgravity environment. These experiments underscore the potential of adhesion‐based gecko‐inspired robots for in‐orbit services and spacecraft capture and recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».