Maximizing Consistent Force Output for Shape Memory Alloy Artificial Muscles in Soft Robots

要約

ソフト ロボットは、その固有の安全性と適応性を考慮すると計り知れない可能性を秘めていますが、ソフト アクチュエータの力と設計上の制約の課題により、ソフト ロボットをより大きなサイズにスケールアップすることは制限されています。
電熱形状記憶合金 (SMA) 人工筋肉には、このような大きな力と大きな変位を生み出す可能性がありますが、これらの筋肉を明確に定義されたモデルの下で、柔らかいロボットの現場で一貫して使用することは、依然として未解決の課題です。
この記事では、疲労試験プロトコルと筋肉の内部温度状態の監視制御システムを組み合わせることにより、長い寿命にわたって可能な限り最高の一貫した SMA 力を維持するためのシステムを提供します。
私たちは、交換可能な SMA 筋肉を備えた柔らかい四肢の設計を提案し、その四肢をブロック力テストに展開して、さまざまな寿命にわたってさまざまな温度で測定された最大力の関係を定量化します。
次に、不変ベースの制御システムを適用して温度を長寿命限界以下に維持することで、実際の作業において数百サイクルにわたる一貫した高い力を実証します。
私たちが開発した手法は、その場での動作の特性評価と制御を通じてソフト ロボットへの SMA の実用的な実装を可能にし、一貫した再現可能な動作を最大化する制限を課す方法を提供します。

要約(オリジナル)

Soft robots have immense potential given their inherent safety and adaptability, but challenges in soft actuator forces and design constraints have limited scaling up soft robots to larger sizes. Electrothermal shape memory alloy (SMA) artificial muscles have the potential to create these large forces and high displacements, but consistently using these muscles under a well-defined model, in-situ in a soft robot, remains an open challenge. This article provides a system for maintaining the highest-possible consistent SMA forces, over long lifetimes, by combining a fatigue testing protocol with a supervisory control system for the muscles’ internal temperature state. We propose a design of a soft limb with swap-able SMA muscles, and deploy the limb in a blocked-force test to quantify the relationship between the measured maximum force at different temperatures over different lifetimes. Then, by applying an invariance-based control system to maintain temperatures under our long-life limit, we demonstrate consistent high forces in a practical task over hundreds of cycles. The method we developed allows for practical implementation of SMAs in soft robots through characterizing and controlling their behavior in-situ, and provides a method to impose limits that maximize their consistent, repeatable behavior.

arxiv情報

著者 Meredith L. Anderson,Ran Jing,Juan C. Pacheco Garcia,Ilyoung Yang,Sarah Alizadeh-Shabdiz,Charles DeLorey,Andrew P. Sabelhaus
発行日 2024-02-09 06:08:13+00:00
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