Design and Control of Modular Soft-Rigid Hybrid Manipulators with Self-Contact

要約

ソフト ロボティクスは、高度に変形可能な素材を使用したロボットの設計に焦点を当てており、構造化されていない変化しやすい環境にロボットが適応し、安全かつ確実に動作できるようにします。
ソフト ロボットは剛体ロボットに比べてコンプライアンスが向上しますが、可搬質量は限られており、地上環境で重力に逆らって動作する場合には大量のエネルギーを消費します。
運搬能力の制限に対処するために、当社は、ソフト連続モジュールと剛性ジョイントの両方を直列構成で組み込んだ、新しいクラスのソフト-リジッドハイブリッドロボットマニピュレータ(SRH)を導入します。
SRH マニピュレータは、柔軟で繊細な状態から剛性と強度の間でシームレスに移行でき、動的形状変調と剛性コンポーネント間の自己接触を利用して効果的に固体構造を形成することでこれを実現します。
SRH ロボットの設計と製造について説明し、SRH システム用の新しい制御アルゴリズムのクラスを紹介します。
我々は、構成空間 PD+ 形状コントローラーとデカルト インピーダンス コントローラーを提案します。どちらも安定していることが証明されており、ソフト ロボットに必要な低レベルの機能を与えます。
SRH ハードウェア上のコントローラーを検証し、いくつかのタスクを実行するロボットを実証します。
私たちの結果は、ソフトとリジッドのハイブリッド パラダイムが物理的に安全で、タスク遂行において効果的なロボットを生み出す可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Soft robotics focuses on designing robots with highly deformable materials, allowing them to adapt and operate safely and reliably in unstructured and variable environments. While soft robots offer increased compliance over rigid body robots, their payloads are limited, and they consume significant energy when operating against gravity in terrestrial environments. To address the carrying capacity limitation, we introduce a novel class of soft-rigid hybrid robot manipulators (SRH) that incorporates both soft continuum modules and rigid joints in a serial configuration. The SRH manipulators can seamlessly transition between being compliant and delicate to rigid and strong, achieving this through dynamic shape modulation and employing self-contact among rigid components to effectively form solid structures. We discuss the design and fabrication of SRH robots, and present a class of novel control algorithms for SRH systems. We propose a configuration space PD+ shape controller and a Cartesian impedance controller, both of which are provably stable, endowing the soft robot with the necessary low-level capabilities. We validate the controllers on SRH hardware and demonstrate the robot performing several tasks. Our results highlight the potential for the soft-rigid hybrid paradigm to produce robots that are both physically safe and effective at task performance.

arxiv情報

著者 Zach J. Patterson,Emily Sologuren,Cosimo Della Santina,Daniela Rus
発行日 2024-08-17 19:08:03+00:00
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