Extended Friction Models for the Physics Simulation of Servo Actuators

要約

ロボット システムの制御アルゴリズムの開発と検証には、正確な物理シミュレーションが不可欠です。
強化学習 (RL) における最近の研究では、効率的なロボット制御を生み出すために広範なシミュレーションを特に活用しています。
最先端のサーボ アクチュエータ モデルは一般に、これらのシステムの複雑な摩擦力学を捉えることができません。
これにより、シミュレートされた動作を現実世界のアプリケーションに移すことが制限されます。
この研究では、サーボ アクチュエータのダイナミクスをより正確にシミュレートできる拡張摩擦モデルを紹介します。
私たちは、さまざまな摩擦モデルの包括的な解析を提案し、振り子テストベンチから記録された軌道を使用してモデルパラメータを特定する方法を提示し、これらのモデルを物理エンジンにどのように統合できるかを実証します。
提案された摩擦モデルは 4 つの異なるサーボ アクチュエータで検証され、2R マニピュレータでテストされ、標準のクーロン粘性モデルと比較して精度が大幅に向上していることが示されています。
私たちの結果は、ロボット シミュレーションの現実性と信頼性を高めるために、サーボアクチュエーターのシミュレーションで高度な摩擦効果を考慮することの重要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Accurate physical simulation is crucial for the development and validation of control algorithms in robotic systems. Recent works in Reinforcement Learning (RL) take notably advantage of extensive simulations to produce efficient robot control. State-of-the-art servo actuator models generally fail at capturing the complex friction dynamics of these systems. This limits the transferability of simulated behaviors to real-world applications. In this work, we present extended friction models that allow to more accurately simulate servo actuator dynamics. We propose a comprehensive analysis of various friction models, present a method for identifying model parameters using recorded trajectories from a pendulum test bench, and demonstrate how these models can be integrated into physics engines. The proposed friction models are validated on four distinct servo actuators and tested on 2R manipulators, showing significant improvements in accuracy over the standard Coulomb-Viscous model. Our results highlight the importance of considering advanced friction effects in the simulation of servo actuators to enhance the realism and reliability of robotic simulations.

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