A Hybrid Adaptive Controller for Soft Robot Interchangeability

要約

ソフトロボットは、その柔らかさ、柔軟性、安全性により、手術、リハビリテーション、バイオニクスなどのかなりの分野で活用されています。
しかし、ソフトマテリアルは複雑であるため、同じ金型と製造プロセスを使用しても、同じソフトロボットを 2 つ製造するのは困難です。
一方、システムを広く使用するには、システムのパフォーマンスに大きな影響を与えることなく内部コンポーネントを交換できる機能、つまり互換性が必要です。
この特性の必要性により、制御アプローチの観点から互換性を実現するためにハイブリッド適応コントローラーが導入されています。
この方法では、オフラインでトレーニングされたリカレント ニューラル ネットワーク コントローラーを利用して、ソフト ロボットからの非線形応答と遅延応答に対処します。
さらに、オンライン最適化運動学コントローラーを適用して、上記のニューラル ネットワーク コントローラーによって引き起こされる誤差を削減します。
検証実験には、同じ金型を使用して変形特性が異なるソフト空気圧ロボットが含まれています。
実験では、異なる作動構成を持つシステムと異なるロボットは、作業空間の長さと比較して、それぞれ 3.3 +- 2.9% および 4.3 +- 4.1% の誤差で所望の軌道をたどりました。
このような適応型コントローラーは、さまざまな制御周波数や所望の速度でも良好なパフォーマンスを示します。
このコントローラーは、シミュレーションにおいてモデルベースのコントローラーとも比較されます。
このコントローラーはソフト ロボットに幅広い応用の可能性を与え、将来の研究にはさまざまなオフラインおよびオンライン コントローラーが含まれる可能性があります。
将来的には、重みパラメータ調整戦略も提案される可能性があります。

要約(オリジナル)

Soft robots have been leveraged in considerable areas like surgery, rehabilitation, and bionics due to their softness, flexibility, and safety. However, it is challenging to produce two same soft robots even with the same mold and manufacturing process owing to the complexity of soft materials. Meanwhile, widespread usage of a system requires the ability to replace inner components without highly affecting system performance, which is interchangeability. Due to the necessity of this property, a hybrid adaptive controller is introduced to achieve interchangeability from the perspective of control approaches. This method utilizes an offline-trained recurrent neural network controller to cope with the nonlinear and delayed response from soft robots. Furthermore, an online optimizing kinematics controller is applied to decrease the error caused by the above neural network controller. Soft pneumatic robots with different deformation properties but the same mold have been included for validation experiments. In the experiments, the systems with different actuation configurations and the different robots follow the desired trajectory with errors of 3.3 +- 2.9% and 4.3 +- 4.1% compared with the working space length, respectively. Such an adaptive controller also shows good performance on different control frequencies and desired velocities. This controller is also compared with a model-based controller in simulation. This controller endows soft robots with the potential for wide application, and future work may include different offline and online controllers. A weight parameter adjusting strategy may also be proposed in the future.

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