Control Pneumatic Soft Bending Actuator with Feedforward Hysteresis Compensation by Pneumatic Physical Reservoir Computing

要約

ソフト ロボットの非線形性は、ヒステリシスなどの制御上の課題をもたらしますが、同時に計算能力ももたらします。
本稿では、ソフトアクチュエータの動作追跡制御におけるフィードフォワードヒステリシス補償のためのファジィ空気圧物理リザーバコンピューティング（FPRC）モデルを紹介します。
私たちの方法では、別の空気圧曲げアクチュエータを制御するための非線形計算能力を備えた物理的リザーバとして空気圧曲げアクチュエータを利用します。
FPRC モデルは、Takagi-Sugeno (T-S) ファジィ モデルを使用して、物理的貯留層からの出力を処理します。
比較評価では、FPRC モデルはエコー ステート ネットワーク (ESN) モデルと同等のトレーニング パフォーマンスを示しますが、実行時間が大幅に短縮され、より優れたテスト精度を示します。
実験により、開ループおよび閉ループ制御システムを使用した空気圧ソフト アクチュエータの曲げ動作の制御における、提案された FPRC モデルの有効性が検証されます。
提案された FPRC モデルの環境擾乱に対するロバスト性も実験的に検証されています。
著者の知る限り、これはソフト アクチュエータを制御するためのフィードフォワード ヒステリシス補償モデルにおける物理システムの最初の実装です。
この研究により、非線形制御アプリケーションにおける物理リザーバコンピューティングが進歩し、ソフトアクチュエータを制御するためのフィードフォワードヒステリシス補償方法が拡張されることが期待されます。

要約(オリジナル)

The nonlinearities of soft robots bring control challenges like hysteresis but also provide them with computational capacities. This paper introduces a fuzzy pneumatic physical reservoir computing (FPRC) model for feedforward hysteresis compensation in motion tracking control of soft actuators. Our method utilizes a pneumatic bending actuator as a physical reservoir with nonlinear computing capacities to control another pneumatic bending actuator. The FPRC model employs a Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model to process outputs from the physical reservoir. In comparative evaluations, the FPRC model shows equivalent training performance to an Echo State Network (ESN) model, whereas it exhibits better test accuracies with significantly reduced execution time. Experiments validate the proposed FPRC model’s effectiveness in controlling the bending motion of the pneumatic soft actuator with open and closed-loop control systems. The proposed FPRC model’s robustness against environmental disturbances has also been experimentally verified. To the authors’ knowledge, this is the first implementation of a physical system in the feedforward hysteresis compensation model for controlling soft actuators. This study is expected to advance physical reservoir computing in nonlinear control applications and extend the feedforward hysteresis compensation methods for controlling soft actuators.

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