A ‘MAP’ to find high-performing soft robot designs: Traversing complex design spaces using MAP-elites and Topology Optimization

要約

ソフト ロボティクスは、変形可能な物体を把握するための標準ソリューションとして登場し、極限環境での移動ロボット探査にとって非常に貴重であることが証明されています。
しかし、このような成長にもかかわらず、高品質で製造可能な設計を生成する、広く採用されているコンピュテーショナル デザイン ツールは存在しません。
ヒューリスティックなバイオインスピレーションの成果の逓減を超えて前進するには、この分野はソフトロボティクスに存在する複雑で非線形の設計空間を探索し、新しい高性能設計を見つけるための効率的なツールを必要としています。
この研究では、設計領域を進化させることで多様で高性能なソフトロボットを生成するために、トポロジー最適化と品質多様性最適化の長所を組み合わせた階層設計最適化手法を研究します。
この方法では、設計領域内に可変サイズの空隙領域を埋め込み、そのサイズと位置を進化させることで、設計空間のより豊かな探索を容易にし、高性能のソフト ロボットの多様なセットを見つけることができます。
ベンチマークトポロジー最適化問題とソフトロボット設計問題の両方に対するその有効性を実証し、この方法をソフトグリッパーに適用すると把握性能が向上することを示します。
私たちの方法は、ソフトとリジッドの両方の複雑な設計領域で部品を設計するための新しいフレームワークを提供します。

要約(オリジナル)

Soft robotics has emerged as the standard solution for grasping deformable objects, and has proven invaluable for mobile robotic exploration in extreme environments. However, despite this growth, there are no widely adopted computational design tools that produce quality, manufacturable designs. To advance beyond the diminishing returns of heuristic bio-inspiration, the field needs efficient tools to explore the complex, non-linear design spaces present in soft robotics, and find novel high-performing designs. In this work, we investigate a hierarchical design optimization methodology which combines the strengths of topology optimization and quality diversity optimization to generate diverse and high-performance soft robots by evolving the design domain. The method embeds variably sized void regions within the design domain and evolves their size and position, to facilitating a richer exploration of the design space and find a diverse set of high-performing soft robots. We demonstrate its efficacy on both benchmark topology optimization problems and soft robotic design problems, and show the method enhances grasp performance when applied to soft grippers. Our method provides a new framework to design parts in complex design domains, both soft and rigid.

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