Spring-IMU Fusion Based Proprioception for Feedback Control of Soft Manipulators

要約

この論文では、ソフトマニピュレータの固有受容と閉ループ制御を実現するための新しいフレームワークを紹介します。
大きな伸びと大きな曲げを伴う変形は、機械学習技術の助けを借りて、誘導バネと慣性測定ユニット (IMU) から得られる形状ベースのセンサー信号を使用して正確に予測できます。
複数の幾何学的信号がロバストな姿勢推定に融合され、シミュレーションからリアルへの変換戦略を適用した後、データ効率の高いトレーニング プロセスが実現されます。
その結果、空気圧駆動のソフト マニピュレーターで、外部荷重の変動に対してロバストで、ワークスペース全体で平均誤差 0.7% の固有受容を実現できます。
ソフト マニピュレーターで実現された固有受容は、閉ループ制御のためのセンサー空間ベースのアルゴリズムの構築に貢献します。
勾配降下法ソルバーは、一連の基準センサー信号を反復計算することでエンドエフェクターを駆動して必要なポーズを実現するために開発されています。
従来のコントローラーは、センサー空間内の基準信号に近づくためにアクチュエーター (つまり、チャンバー内の圧力) を更新するアルゴリズムの内部ループで使用されます。
閉ループ制御の体系的な機能は、さまざまな外部負荷の下でのパスフォローイングやピックアンドプレースなどのタスクで実証されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel framework to realize proprioception and closed-loop control for soft manipulators. Deformations with large elongation and large bending can be precisely predicted using geometry-based sensor signals obtained from the inductive springs and the inertial measurement units (IMUs) with the help of machine learning techniques. Multiple geometric signals are fused into robust pose estimations, and a data-efficient training process is achieved after applying the strategy of sim-to-real transfer. As a result, we can achieve proprioception that is robust to the variation of external loading and has an average error of 0.7% across the workspace on a pneumatic-driven soft manipulator. The realized proprioception on soft manipulator is then contributed to building a sensor-space based algorithm for closed-loop control. A gradient descent solver is developed to drive the end-effector to achieve the required poses by iteratively computing a sequence of reference sensor signals. A conventional controller is employed in the inner loop of our algorithm to update actuators (i.e., the pressures in chambers) for approaching a reference signal in the sensor-space. The systematic function of closed-loop control has been demonstrated in tasks like path following and pick-and-place under different external loads.

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