Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.15480/336.2519
Title: Dataset -- Towards a gecko-inspired, climbing soft robot
Language: English
Authors: Schiller, Lars  
Data Collector: Seibel, Arthur 
Keywords: soft robotics;mobile robots;data analytics;Motion tracking
Issue Date: Feb-2019
Abstract (german): In diesem Beitrag stellen wir einen gecko-inspirierten Soft-Roboter vor, der in der Lage ist, geneigte, ebene Flächen zu erklimmen. Durch eine Änderung des Designs der Vorgängerversion konnte der Energieverbrauch des Roboters reduziert und gleichzeitig seine Steigfähigkeit und seine Bewegungsgeschwindigkeit erhöht werden. Dadurch verbraucht der neue Prototyp nur etwa ein Drittel der Energie der Vorgängerversion und schafft es, Steigungen von bis zu 84 Grad zu erklimmen. In der horizontalen Ebene konnte seine Geschwindigkeit von 2 auf 6 cm/s erhöht werden. Wir bieten auch eine detaillierte Analyse des geraden Gangs des Roboters. Dieser Datensatz enthält alle Messdaten und Auswertungs-Skripte.
Abstract (english): In this paper, we present a gecko-inspired soft robot that is able to climb inclined, flat surfaces. By changing the design of the previous version, the energy consumption of the robot could be reduced, and at the same time, its ability to climb and its speed of movement could be increased. As a result, the new prototype consumes only about a third of the energy of the previous version and manages to climb slopes of up to 84deg. In the horizontal plane, its velocity could be increased from 2 to 6 cm/s. We also provide a detailed analysis of the robot's straight gait. This dataset includes all measurement data and evaluation scripts.
URI: http://hdl.handle.net/11420/3905
DOI: 10.15480/336.2519
Institute: Laser- und Anlagensystemtechnik G-2 
Type: Dataset
Appears in Collections:Research Data TUHH

Files in This Item:
File Description SizeFormat
exp_incl_plane.zipclimbing experiments1,1 GBZIPView/Open
exp_slow_track.zipgait analysis1,29 MBZIPView/Open
readme.pdfdocumentation154,42 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Src.ziputil functions104,55 kBZIPView/Open
Show full item record

Page view(s)

73
checked on Dec 6, 2019

Download(s)

43
checked on Dec 6, 2019

Google ScholarTM

Check

Export

This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons