SUMMARYIn this paper, two strategies are proposed to optimize the energy consumption of a new screw in-pipe inspection robot which is steerable. In the first method, optimization is performed using the optimal path planning and implementing the Hamilton–Jacobi–Bellman (HJB) method. Since the number of actuators is more than the number of degrees of freedom of the system for the proposed steerable case, it is possible to minimize the energy consumption by the aid of the dynamics of the system. In the second method, the mechanics of the robot is modified by installing some turbine blades through which the drag force of the pipeline fluid can be employed to decrease the required propulsion force of the robot. It is shown that using both of the mentioned improvements, that is, using HJB formulation for the steerable robot and installing the turbine blades can significantly save power and energy. However, it will be shown that for the latter case this improvement is extremely dependent on the alignment of the fluid stream direction with respect to the direction of the robot velocity, while this optimization is independent of this case for the former strategy. On the other hand, the path planning dictates a special pattern of speed functionality while for the robot equipped by blades, saving the energy is possible for any desired input path. The correctness of the modeling is verified by comparing the results of MATLAB and ADAMS, while the efficiency of the proposed optimization algorithms is checked by the aid of some analytic and comparative simulations.

中文翻译：

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使用 HJB 和涡轮安装的可操纵螺旋管检测机器人的动态优化

总结在本文中，提出了两种策略来优化一种新型可操纵螺旋管内检测机器人的能耗。在第一种方法中，使用最优路径规划并实施 Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) 方法进行优化。由于在所提出的可操纵情况下执行器的数量大于系统的自由度数量，因此可以借助系统的动力学来最小化能量消耗。在第二种方法中，通过安装一些涡轮叶片来修改机器人的力学，通过这些涡轮叶片可以利用管道流体的阻力来降低机器人所需的推进力。结果表明，使用上述两种改进，即 使用HJB配方的可操纵机器人并安装涡轮叶片可以显着节省电力和能源。然而，将表明，对于后一种情况，这种改进非常依赖于流体流方向相对于机器人速度方向的对齐，而对于前一种策略，这种优化与这种情况无关。另一方面，路径规划决定了速度功能的特殊模式，而对于配备刀片的机器人，可以为任何所需的输入路径节省能量。通过比较MATLAB和ADAMS的结果验证了建模的正确性，并通过一些分析和比较仿真验证了所提出的优化算法的效率。可以看出，对于后一种情况，这种改进非常依赖于流体流方向相对于机器人速度方向的对齐，而对于前一种策略，这种优化与这种情况无关。另一方面，路径规划决定了速度功能的特殊模式，而对于配备刀片的机器人，可以为任何所需的输入路径节省能量。通过比较MATLAB和ADAMS的结果验证了建模的正确性，并通过一些分析和比较仿真验证了所提出的优化算法的效率。可以看出，对于后一种情况，这种改进非常依赖于流体流方向相对于机器人速度方向的对齐，而对于前一种策略，这种优化与这种情况无关。另一方面，路径规划决定了速度功能的特殊模式，而对于配备刀片的机器人，可以为任何所需的输入路径节省能量。通过比较MATLAB和ADAMS的结果验证了建模的正确性，并通过一些分析和比较仿真验证了所提出的优化算法的效率。而这种优化与前一种策略的这种情况无关。另一方面，路径规划决定了速度功能的特殊模式，而对于配备刀片的机器人，可以为任何所需的输入路径节省能量。通过比较MATLAB和ADAMS的结果验证了建模的正确性，并通过一些分析和比较仿真验证了所提出的优化算法的效率。而这种优化与前一种策略的这种情况无关。另一方面，路径规划决定了速度功能的特殊模式，而对于配备刀片的机器人，可以为任何所需的输入路径节省能量。通过比较MATLAB和ADAMS的结果验证了建模的正确性，并通过一些分析和比较仿真验证了所提出的优化算法的效率。