要約
柔らかいロボットは、硬いロボットに比べて優れた適応性と安全性を備えていますが、その複雑な非線形ダイナミクスをモデル化することは依然として困難です。
ひずみベースのモデルは、このようなシステムを記述するための有望な候補として最近浮上していますが、高次元で時間がかかる傾向があります。
この論文では、ひずみベースのモデリングと適切な直交分解 (POD) を組み合わせることによる、ソフト ロボットおよびハイブリッド ロボットのための新しいモデル次数削減アプローチを紹介します。
この方法では、シミュレーション データから最適な結合ひずみ基底関数 (または機械的相乗効果) を特定し、最小限の一般化された座標でソフト ロボット構成を記述できるようにします。
低次数モデル (ROM) は、精度を維持しながら大幅な次元削減を実現します。
厳密なテストにより、静的条件および動的条件下でのソフト マニピュレータに対する ROM の内挿および外挿機能が実証されています。
このアプローチは、ヘビのような超冗長剛体マニピュレーターと、軟質コンポーネントと剛体コンポーネントを備えた閉鎖システムでさらに検証され、その広範な適用可能性が示されています。
最後に、このアプローチは、2 つの位置マーカーのみを使用して、実際の 6 アクチュエータのソフト マニピュレータの形状推定に活用され、その実用性が示されています。
この POD ベースの ROM は計算速度を大幅に向上させ、複雑なソフト ロボットやハイブリッド ロボットのリアルタイム シミュレーションと制御への道を開きます。
要約(オリジナル)
Soft robots offer remarkable adaptability and safety advantages over rigid robots, but modeling their complex, nonlinear dynamics remains challenging. Strain-based models have recently emerged as a promising candidate to describe such systems, however, they tend to be high-dimensional and time consuming. This paper presents a novel model order reduction approach for soft and hybrid robots by combining strain-based modeling with Proper Orthogonal Decomposition (POD). The method identifies optimal coupled strain basis functions -or mechanical synergies- from simulation data, enabling the description of soft robot configurations with a minimal number of generalized coordinates. The reduced order model (ROM) achieves substantial dimensionality reduction while preserving accuracy. Rigorous testing demonstrates the interpolation and extrapolation capabilities of the ROM for soft manipulators under static and dynamic conditions. The approach is further validated on a snake-like hyper-redundant rigid manipulator and a closed-chain system with soft and rigid components, illustrating its broad applicability. Finally, the approach is leveraged for shape estimation of a real six-actuator soft manipulator using only two position markers, showcasing its practical utility. This POD-based ROM offers significant computational speed-ups, paving the way for real-time simulation and control of complex soft and hybrid robots.
arxiv情報
著者 | Abdulaziz Y. Alkayas,Anup Teejo Mathew,Daniel Feliu-Talegon,Ping Deng,Thomas George Thuruthel,Federico Renda |
発行日 | 2024-05-21 17:32:04+00:00 |
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