SPADA: A Toolbox of Designing Soft Pneumatic Actuators for Shape Matching based on the Surrogate Model

要約

ソフト ロボットの作動には、初期状態から望ましい動作状態への形状の変換が含まれます。
タスク固有の設計を実現するには、これら 2 つの状態の間の形状をロボットの設計パラメータにマッピングする必要があります。
これには、ソフト ロボットの運動学モデルと形状マッチング アルゴリズムの両方が必要です。
ただし、ソフト ロボットの既存の運動学モデルは、ロボットの柔軟性と非線形性により精度と汎用性が制限されることが多く、現在の形状マッチング アルゴリズムは 3D の場合にはあまり適していません。
この課題に対処するために、この論文では、アクチュエータの設計プロセスを促進するための、ベローズ軟空気圧アクチュエータ (SPA) の形状一致設計フレームワークを紹介します。
まず、新しいモジュール設計と、人工ニューラル ネットワークと有限要素法 (FEM) シミュレーションからのデータセットを使用してトレーニングされた代理モデルに基づいて、蛇腹 SPA の運動学モデルが開発されます。
次に、3D 区分的一定曲率セグメンテーションと、サロゲート モデルに基づく 2 レベル ベイジアン最適化アルゴリズムで構成される 3D 形状マッチング アルゴリズムを提示し、目的の形状に一致する最適なアクチュエータ設計パラメータを見つけます。
オープンソースの設計ツールボックス SPADA (Soft Pneumatic Actuator Design frAmework) も、FEM シミュレーション、サロゲート モデリングに基づく形状マッチングの最適化、すぐに印刷できるデータの自動生成など、提案された設計フレームワークの使用を容易にするために開発されています。
CAD ファイル。
実験結果では、平均二乗平均平方根誤差が 2.74 mm であることが示され、運動学モデルの精度が検証されました。
提案された設計フレームワークを実証するために、アクチュエーターは 2D および 3D 空間の事前定義された形状に一致するように設計されています。

要約(オリジナル)

The actuation of a soft robot involves transforming its shape from an initial state to a desired operational state. To achieve task-specific design, it is necessary to map the shape between these two states to the robot’s design parameters. This requires both a kinematic model of the soft robot and a shape-matching algorithm. However, existing kinematic models for soft robots are often limited in accuracy and generality due to the robot’s flexibility and nonlinearity, and current shape-matching algorithms are not well-suited for 3D cases. To address this challenge, this paper presents a shape-matching design framework for bellow soft pneumatic actuators (SPAs) to expedite the actuator design process. First, a kinematic model of the bellow SPA is developed based on its novel modular design and a surrogate model, which is trained using an Artificial Neural Network and a dataset from Finite Element Method (FEM) simulations. Then, a 3D shape-matching algorithm, composed of a 3D piecewise-constant curvature segmentation and a bi-level Bayesian optimisation algorithm based on the surrogate model, is presented to find the optimal actuator design parameters that match the desired shape. An open-source design toolbox SPADA (Soft Pneumatic Actuator Design frAmework) is also developed to facilitate the use of the proposed design framework, including FEM simulation, shape-matching optimisation based on surrogate modelling, and automatic generation of the ready-to-print CAD file. Experimental results show an averaged root-mean-square error of 2.74 mm, validating the accuracy of the kinematics model. To demonstrate the proposed design framework, actuators are designed to match the predefined shapes in 2D and 3D space.

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