Lagrangian Properties and Control of Soft Robots Modeled with Discrete Cosserat Rods

要約

柔らかいロボットの変形に伴う特徴的な「面内」の曲がりにより、高度な操作や移動のタスクでは硬いロボットよりもロボットが好まれます。
ただし、柔軟に変形可能なロボットや構造物でそのような動作戦略を正確に実行するには、その無限の自由度を考慮すると、モデリングと制御の課題が伴います。
ただし、連続体材料上の (離散化された) Cosserat ミクロソリッド全体に \textit{区分的定数ひずみ} (PCS) を課すことにより、そのダイナミクスは扱いやすい数学的解析に適したものになります。
この PCS モデルは、モデル化が困難な特徴的な「面内」曲げをうまく処理しますが、そのラグランジュ特性は文献で制御に利用されておらず、「面内」の複数セクションの変形可能な材料の動的性能に関する厳密な研究もありません。
定常状態の収束を保証する平面の曲げ。
この考えに基づいて、最初に PCS モデルの構造的なラグランジュ特性を確立します。
第 2 に、これらをさまざまなひずみ目標状態の制御に利用します。
3 番目に、さまざまな一定の先端荷重の下で、タコにヒントを得たロボット アームに対して仮説をベンチマークします。
これらは非一定の「面内」変形を誘発し、これらの構成における連続体全体のひずみ状態を制御します。
私たちの数値結果は、すべてのテストの連続体全体を通じて望ましい平衡への収束を確立します。
ここで設定した範囲内で、私たちの方法はケーブル駆動および流体駆動の複数セクションのソフトロボットアームの制御に広く採用できると推測しています。
また、模擬現実、混合現実、または拡張現実で使用される変形可能なエージェントの (学習ベースの) 制御に拡張可能である可能性があります。

要約(オリジナル)

The characteristic “in-plane’ bending associated with soft robots’ deformation make them preferred over rigid robots in sophisticated manipulation and movement tasks. Executing such motion strategies to precision in soft deformable robots and structures is however fraught with modeling and control challenges given their infinite degrees-of-freedom. Imposing \textit{piecewise constant strains} (PCS) across (discretized) Cosserat microsolids on the continuum material however, their dynamics become amenable to tractable mathematical analysis. While this PCS model handles the characteristic difficult-to-model “in-plane’ bending well, its Lagrangian properties are not exploited for control in literature neither is there a rigorous study on the dynamic performance of multisection deformable materials for “in-plane’ bending that guarantees steady-state convergence. In this sentiment, we first establish the PCS model’s structural Lagrangian properties. Second, we exploit these for control on various strain goal states. Third, we benchmark our hypotheses against an Octopus-inspired robot arm under different constant tip loads. These induce non-constant “in-plane’ deformation and we regulate strain states throughout the continuum in these configurations. Our numerical results establish convergence to desired equilibrium throughout the continuum in all of our tests. Within the bounds here set, we conjecture that our methods can find wide adoption in the control of cable- and fluid-driven multisection soft robotic arms; and may be extensible to the (learning-based) control of deformable agents employed in simulated, mixed, or augmented reality.

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