Differentiable Simulation of Soft Robots with Frictional Contacts

要約

近年、ソフトロボットシミュレーターは、さまざまな材料タイプ（弾性、超弾力性）や作動方法（例えば、空気圧、ケーブル駆動、サーボモーターなど）のシミュレーションなど、さまざまな機能を提供するように進化しています。
これらのシミュレーターは、キャリブレーション、設計、制御など、さまざまなタスクのツールも提供します。
ただし、これらのシミュレータ内の導関数を効率的かつ正確に計算すると、特に物理的な接触相互作用が存在する場合、課題は依然として課題です。
これらの導関数を組み込むと、たとえば、補強学習や軌跡の最適化などの制御方法の収束速度を大幅に改善し、設計の勾配ベースの技術を可能にしたり、モデル削減のためのエンドツーエンドの機械学習アプローチを促進したりできます。
このペーパーでは、非線形相補性問題としてモデル化された接触相互作用を含む、有限要素メソッドフレームワーク内で機械方程式の導関数を計算するための統一された方法を導入することにより、これらの課題に対処します。
提案されているアプローチは、衝突段階と摩擦段階の両方を処理し、それらの滑らかなダイナミクスを説明し、メッシュベースのモデルによって導入されたスパース性を活用します。
その有効性は、ソフトシステムを制御および較正するいくつかの例を通じて実証されています。

要約(オリジナル)

In recent years, soft robotics simulators have evolved to offer various functionalities, including the simulation of different material types (e.g., elastic, hyper-elastic) and actuation methods (e.g., pneumatic, cable-driven, servomotor). These simulators also provide tools for various tasks, such as calibration, design, and control. However, efficiently and accurately computing derivatives within these simulators remains a challenge, particularly in the presence of physical contact interactions. Incorporating these derivatives can, for instance, significantly improve the convergence speed of control methods like reinforcement learning and trajectory optimization, enable gradient-based techniques for design, or facilitate end-to-end machine-learning approaches for model reduction. This paper addresses these challenges by introducing a unified method for computing the derivatives of mechanical equations within the finite element method framework, including contact interactions modeled as a nonlinear complementarity problem. The proposed approach handles both collision and friction phases, accounts for their nonsmooth dynamics, and leverages the sparsity introduced by mesh-based models. Its effectiveness is demonstrated through several examples of controlling and calibrating soft systems.

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