森林は人類に不可欠な資源とサービスを提供しているが、特に樹冠のようなアクセスしにくい場所では、実用的なデータを得ることが難しいため、森林の保全と修復は困難である。この問題に対処するため、Environmental Robotics Labは複数の運動様式を利用する樹上性動物に倣ったという。
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樹の頂上から出発し、テザーで降下し、スラスターで障害物を回避できる。保護シェル、計算能力の向上、状態推定用カメラを備えた新しい機械設計により、これまでの研究を拡張するものだという。動的モデルとシミュレーションを導入し、準静的・動的検証を実施する。
自律性のために、ロボットに転送する前に、テザーの長さ、傾き、方位を調整するための制御フレームワークをシミュレーションで導出する。軌道追従のためのコントローラを実験により評価するという。AVOCADOは障害物を回避する軌道を追跡し、テザー上の外乱を拒絶することができる。マルチモーダルなモビリティを利用することで、樹冠の探索を進め、森林の真の価値を積極的に監視できるとしている。
