Inverse Design of Snap-Actuated Jumping Robots Powered by Mechanics-Aided Machine Learning

要約

シミュレーションを通じてソフトロボットの設計と制御戦略を検討することは、費用対効果の点で非常に魅力的です。
多くの既存のモデル (有限要素解析など) はソフト ロボット ダイナミクスのシミュレーションに効果的ですが、ソフト ロボット コミュニティでは一般的で効率的な数値シミュレーション アプローチが依然として必要とされています。
この論文では、新しいスナップ作動ジャンプロボットのモデルベースの逆設計を実現するための、離散微分幾何学ベースの数値フレームワークを開発します。
スナッピングビームの動的プロセスは対称または非対称のいずれかであり、ジャンプロボットの軌道は調整可能（たとえば、水平または垂直）であることがわかります。
次に、双安定ビームのこの新しい機構をロボットアクチュエータとして採用することにより、広範囲のジャンプ能力を備えたスナップジャンプロボットのための物理データとデータのハイブリッド逆設計戦略を提案します。
まず物理エンジンを使用してロボットの設計パラメータがジャンプ能力に及ぼす影響を研究し、次に広範なシミュレーション データを生成してデータ駆動型の逆設計ソリューションを定式化します。
逆設計ソリューションは、目標ジャンプを達成するための設計パラメータの組み合わせを迅速に探索でき、ジャンプ ロボットの製造と制御に貴重な指針を提供します。
提案された方法論は、シミュレーションの助けを借りてソフト ロボットの設計と制御に関する洞察を探索するための道を開きます。

要約(オリジナル)

Exploring the design and control strategies of soft robots through simulation is highly attractive due to its cost-effectiveness. Although many existing models (e.g., finite element analysis) are effective for simulating soft robotic dynamics, there remains a need for a general and efficient numerical simulation approach in the soft robotics community. In this paper, we develop a discrete differential geometry-based numerical framework to achieve the model-based inverse design of a novel snap-actuated jumping robot. It is found that the dynamic process of a snapping beam can be either symmetric or asymmetric, such that the trajectory of the jumping robot can be tunable (e.g., horizontal or vertical). By employing this novel mechanism of the bistable beam as the robotic actuator, we next propose a physics-data hybrid inverse design strategy for the snap-jump robot with a broad spectrum of jumping capabilities. We first use the physical engine to study the influences of the robot’s design parameters on the jumping capabilities, then generate extensive simulation data to formulate a data-driven inverse design solution. The inverse design solution can rapidly explore the combination of design parameters for achieving a target jump, which provides valuable guidance for the fabrication and control of the jumping robot. The proposed methodology paves the way for exploring the design and control insights of soft robots with the help of simulations.

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