Nonlinear Modeling for Soft Pneumatic Actuators via Data-Driven Parameter Estimation

要約

ソフト ロボットの正確なモデリングは、偏微分方程式によって支配される無限次元の性質のため、依然として課題が残っています。
この論文では、データ駆動型パラメータ推定による非線形フレームワークを採用した、ソフト空気圧アクチュエータをモデル化するための革新的なアプローチを紹介します。
研究は、柔らかい材料によって示される大きなたわみを正確に表現するラドウィックの法則を導入することから始まります。
3 つの主要な材料特性、つまりヤング率、引張応力、混合粘度を利用して、最小二乗法を使用して非線形モデル内のパラメーターを推定します。
続いて、ラドウィックの法則を適用することにより、ソフトアクチュエータの非線形動的モデルが構築されます。
提案された方法の精度と有効性を検証するために、軟空気圧アクチュエータの動的動作を予測するモデルの機能を実証するいくつかの実験が実行されます。
結論として、この研究は、非線形挙動を表すソフト空気圧アクチュエータのモデリングの進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

Precise modeling soft robots remains a challenge due to their infinite-dimensional nature governed by partial differential equations. This paper introduces an innovative approach for modeling soft pneumatic actuators, employing a nonlinear framework through data-driven parameter estimation. The research begins by introducing Ludwick’s Law, providing a accurate representation of the large deflections exhibited by soft materials. Three key material properties, namely Young’s modulus, tensile stress, and mixed viscosity, are utilized to estimate the parameters inside the nonlinear model using the least squares method. Subsequently, a nonlinear dynamic model for soft actuators is constructed by applying Ludwick’s Law. To validate the accuracy and effectiveness of the proposed method, several experiments are performed demonstrating the model’s capabilities in predicting the dynamic behavior of soft pneumatic actuators. In conclusion, this work contributes to the advancement of soft pneumatic actuator modeling that represents their nonlinear behavior.

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