Soft Synergies: Model Order Reduction of Hybrid Soft-Rigid Robots via Optimal Strain Parameterization

要約

ソフトロボットは、厳格なロボットよりも顕著な適応性と安全性の利点を提供しますが、複雑で非線形のダイナミクスのモデリングは依然として困難です。
ひずみベースのモデルは最近、そのようなシステムを説明する有望な候補として浮上していますが、それらは高次元的で時間がかかる傾向があります。
このホワイトペーパーでは、ひずみベースのモデリングと適切な直交分解（POD）を組み合わせることにより、ソフトおよびハイブリッドロボットの新しいモデル順序削減アプローチを紹介します。
このメソッドは、シミュレーションデータから最適な結合ひずみ基底関数、または機械的相乗効果を識別し、最小数の一般化された座標でソフトロボット構成の説明を可能にします。
縮小されたオーダーモデル（ROM）は、正確性を維持しながら、構成空間の大幅な次元削減を達成します。
厳密なテストは、静的および動的条件下でのソフトマニピュレーターのROMの補間と外挿機能を示しています。
このアプローチは、ヘビのような過剰に冗長な剛性マニピュレーターと、柔らかく硬いコンポーネントを備えた閉鎖鎖システムでさらに検証され、その幅広い適用性を示しています。
さらに、このアプローチは、2つの位置マーカーのみを使用して実際の6アクチュエーターソフトマニピュレーターの形状推定のために活用され、その実用性を示しています。
最後に、ROMの動的および静的動作は、並列ハイブリッドソフトリギッドシステムに対して実験的に検証され、高次モデル（HOM）と実際のシステムを表す際のその効果を強調します。
このポッドベースのROMは、重要な計算スピードアップを提供し、複雑なソフトおよびハイブリッドロボットのリアルタイムシミュレーションと制御への道を開いています。

要約(オリジナル)

Soft robots offer remarkable adaptability and safety advantages over rigid robots, but modeling their complex, nonlinear dynamics remains challenging. Strain-based models have recently emerged as a promising candidate to describe such systems, however, they tend to be high-dimensional and time-consuming. This paper presents a novel model order reduction approach for soft and hybrid robots by combining strain-based modeling with Proper Orthogonal Decomposition (POD). The method identifies optimal coupled strain basis functions — or mechanical synergies — from simulation data, enabling the description of soft robot configurations with a minimal number of generalized coordinates. The reduced order model (ROM) achieves substantial dimensionality reduction in the configuration space while preserving accuracy. Rigorous testing demonstrates the interpolation and extrapolation capabilities of the ROM for soft manipulators under static and dynamic conditions. The approach is further validated on a snake-like hyper-redundant rigid manipulator and a closed-chain system with soft and rigid components, illustrating its broad applicability. Moreover, the approach is leveraged for shape estimation of a real six-actuator soft manipulator using only two position markers, showcasing its practical utility. Finally, the ROM’s dynamic and static behavior is validated experimentally against a parallel hybrid soft-rigid system, highlighting its effectiveness in representing the High-Order Model (HOM) and the real system. This POD-based ROM offers significant computational speed-ups, paving the way for real-time simulation and control of complex soft and hybrid robots.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google