An Open Source Design Optimization Toolbox Evaluated on a Soft Finger

要約

このペーパーでは、ソフト ロボティクスにおける設計最適化のための新しいオープンソース ツールボックスを紹介します。
私たちは、設計の最適化はソフト ロボティクスにおける重要なトレンドであり、設計の共有と採用の方法を変えていると考えています。
このツールボックスを、ケーブル駆動のセンサー付きソフトフィンガーの例で評価します。
このような、作動と感知の両方を備えたデバイスの場合、少なくともこれら 2 つの側面の間のトレードオフを見つける必要があるため、多目的最適化機能の必要性が必然的に生じます。
したがって、多目的最適化機能は、提案されたツールボックスの中心的な機能の 1 つです。
我々はソフトフィンガーの最適化を評価し、確立されたメトリクスに対して実際に製造されたデバイスでは、センシングと作動の間の最適化トレードオフの極点が実際に大きく離れていることを示します。
さらに、シミュレーションのメッシュ密度、機械的パラメータ、製造公差などの要素を考慮して、例のシミュレーションと実際の動作を詳細に分析します。

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce a novel open source toolbox for design optimization in Soft Robotics. We consider that design optimization is an important trend in Soft Robotics that is changing the way in which designs will be shared and adopted. We evaluate this toolbox on the example of a cable-driven, sensorized soft finger. For devices like these, that feature both actuation and sensing, the need for multi-objective optimization capabilities naturally arises, because at the very least, a trade-off between these two aspects has to be found. Thus, multi-objective optimization capability is one of the central features of the proposed toolbox. We evaluate the optimization of the soft finger and show that extreme points of the optimization trade-off between sensing and actuation are indeed far apart on actually fabricated devices for the established metrics. Furthermore, we provide an in depth analysis of the sim-to-real behavior of the example, taking into account factors such as the mesh density in the simulation, mechanical parameters and fabrication tolerances.

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