Visualization and Optimization of Continuum Robots: Integration of Lie Group Kinematics and Evolutionary Algorithm

要約

高い柔軟性と適応性で知られる連続ロボットは、医療手術、密閉空間検査、ウェアラブル デバイスなどのアプリケーションに計り知れない可能性をもたらします。
ただし、その非線形弾性と複雑な運動学により、デジタル モデリングと視覚化には大きな課題が生じます。
特定のロボット構成のモーダル形状係数を特定するには、多くの場合、多くの物理実験が必要ですが、これには時間がかかり、ロボット固有の作業となります。
この問題に対処するために、この研究では、進化的アルゴリズム (EA) を利用して係数特定プロセスを簡素化する計算フレームワークを提案します。
私たちの方法は、リー群運動学と物理ベースのシミュレーションを使用してデータセットを生成し、最適化する理想的な構成とモデルの両方を定義することから始まります。
EA ソルバーの導入により、2 つの適合度目標 \textemdash 形状偏差の平均二乗誤差 (\(\text{MSE}_1\)) と工具中心点 (TCP) ベクトル偏差 (\(\text
{MSE}_2\)) \textemdash を使用して、ロボットのバックボーン曲線を目的の構成に合わせます。
コンピュータ支援設計 (CAD) プラットフォーム Grasshopper 上に構築されたこのフレームワークは、連続ロボットの開発に適したリアルタイムの視覚化を提供します。
結果は、この統合された方法が正確な位置合わせと効果的な識別を達成することを示しています。
全体として、この研究の目的は、連続ロボットのモデリングの複雑さを軽減し、ロボットのプログラミングと実装の前に正確で効率的な仮想シミュレーションを可能にすることを目的としています。

要約(オリジナル)

Continuum robots, known for their high flexibility and adaptability, offer immense potential for applications such as medical surgery, confined-space inspections, and wearable devices. However, their non-linear elastic nature and complex kinematics present significant challenges in digital modeling and visualization. Identifying the modal shape coefficients of specific robot configuration often requires plenty of physical experiments, which is time-consuming and robot-specific. To address this issue, this research proposes a computational framework that utilizes evolutionary algorithm (EA) to simplify the coefficient identification process. Our method starts by generating datasets using Lie group kinematics and physics-based simulations, defining both ideal configurations and models to be optimized. With the deployment of EA solver, the deviations were iteratively minimized through two fitness objectives \textemdash mean square error of shape deviation (\(\text{MSE}_1\)) and tool center point (TCP) vector deviation (\(\text{MSE}_2\)) \textemdash to align the robot’s backbone curve with the desired configuration. Built on the Computer-Aided Design (CAD) platform Grasshopper, this framework provides real-time visualization suitable for development of continuum robots. Results show that this integrated method achieves precise alignment and effective identification. Overall, the objective of this research aims to reduce the modeling complexity of continuum robots, enabling precise, efficient virtual simulation before robot programming and implementation.

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