Developing Simulation Models for Soft Robotic Grippers in Webots

要約

ロボット シミュレーターは、ロボット設計、制御アルゴリズム、センサー統合を研究するための、コスト効率が高くリスクのない仮想環境を提供します。
これらは通常、シミュレーションでの迅速なプロトタイピングと設計評価を容易にするセンサーとアクチュエーターの広範なライブラリをホストします。
ただし、最も著名な既存のロボット シミュレーターの使用は、リジッド リンク ロボットのシミュレーションに限定されています。
一方で、ソフトロボットをシミュレーションするための専用の特殊な環境が存在します。
この分離により、特にソフト サブシステムとリジッド サブシステムが共存するハイブリッド シナリオでは、ソフト ロボット システムの研究が制限されます。
この作業では、ロボット シミュレーター Webots 内に直接統合された、市販のソフト グリッパーの軽量のオープンソース デジタル ツインを開発します。
Rigid-Link-Discretization (RLD) モデルを使用してソフト グリッパーをシミュレートします。
粒子群最適化 (PSO) アプローチを使用して、物理システムの運動学とダイナミクスに基づいて RLD モデルのパラメーターを特定し、検証実験におけるモデリング アプローチの有効性を示します。
すべてのソフトウェアと実験の詳細は、github: https://github.com/anonymousgituser1/Robosoft2025 で入手できます。

要約(オリジナル)

Robotic simulators provide cost-effective and risk-free virtual environments for studying robotic designs, control algorithms, and sensor integrations. They typically host extensive libraries of sensors and actuators that facilitate rapid prototyping and design evaluations in simulation. The use of the most prominent existing robotic simulators is however limited to simulation of rigid-link robots. On the other hand, there exist dedicated specialized environments for simulating soft robots. This separation limits the study of soft robotic systems, particularly in hybrid scenarios where soft and rigid sub-systems co-exist. In this work, we develop a lightweight open-source digital twin of a commercially available soft gripper, directly integrated within the robotic simulator Webots. We use a Rigid-Link-Discretization (RLD) model to simulate the soft gripper. Using a Particle Swarm Optimization (PSO) approach, we identify the parameters of the RLD model based on the kinematics and dynamics of the physical system and show the efficacy of our modeling approach in validation experiments. All software and experimental details are available on github: https://github.com/anonymousgituser1/Robosoft2025

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google