Model Predictive Wave Disturbance Rejection for Underwater Soft Robotic Manipulators

要約

タコや水中に生息する他の動物からインスピレーションを得たソフト ロボットは、深海シナリオでの検証を奨励することで自然に水中作業に適したものとなるはずです。
この研究では、海洋再生可能装置が設置されている浅海など、波が支配的な環境で正確に移動するために必要なインテリジェンスをソフトアームに装備することに取り組んでいます。
このシナリオは、穏やかな深海よりもかなり困難です。なぜなら、低い操作深度では、流体力学的な波の乱れが重大な障害となる可能性があるからです。
我々は、波の外乱を明示的に考慮できる非線形モデル予測制御に基づいた制御戦略を提案し、到来する流体力学的負荷の推定を考慮して制御動作を最適化します。
提案された戦略は、設定点の調整、軌道追跡、機械的故障の補償を含む一連のタスクを通じて検証されます。これらはすべて、広範囲にわたるさまざまな有義波高とピークスペクトル期間の下で行われます。
提案された制御方法論は、ベースライン コントローラーに対して 84% もの位置誤差の削減を示し、この方法の有効性を証明しています。
これらの最初の発見は、危険な水環境で作業を実行するためのソフトマニピュレーターの開発と展開における最初のステップを示しています。

要約(オリジナル)

Inspired by the octopus and other animals living in water, soft robots should naturally lend themselves to underwater operations, as supported by encouraging validations in deep water scenarios. This work deals with equipping soft arms with the intelligence necessary to move precisely in wave-dominated environments, such as shallow waters where marine renewable devices are located. This scenario is substantially more challenging than calm deep water since, at low operational depths, hydrodynamic wave disturbances can represent a significant impediment. We propose a control strategy based on Nonlinear Model Predictive Control that can account for wave disturbances explicitly, optimising control actions by considering an estimate of oncoming hydrodynamic loads. The proposed strategy is validated through a set of tasks covering set-point regulation, trajectory tracking and mechanical failure compensation, all under a broad range of varying significant wave heights and peak spectral periods. The proposed control methodology displays positional error reductions as large as 84% with respect to a baseline controller, proving the effectiveness of the method. These initial findings present a first step in the development and deployment of soft manipulators for performing tasks in hazardous water environments.

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