Embodying Control in Soft Multistable Grippers from morphofunctional co-design

要約

ソフトロボットは、柔軟で順応性があることによって区別され、硬質ロボットではほぼ不可能なタスクを実行できます。
ただし、非線形の材料応答と無限のたわみの自由度のために、構成を制御することは困難です。
潜在的な解決策は、ソフトロボットの無限の次元構成空間を有限であるが十分に多数の機能形状に離散化することです。
この研究では、複数のエンコードされた安定した状態を備えた空気圧で作動するソフトグリッパーの共同設計戦略を調査し、希望の機能形状と剛性の再構成を可能にします。
ソフト多数のグリッパーのエネルギーベースの分析モデルが提示され、ロボットの無限次元構成空間を離散的な安定状態にマッピングし、システムの最終状態と動的動作の予測を可能にします。
私たちのアプローチでは、自動関連性決定回帰を使用して、格子塊のパラメーターを使用してソフトロボットの応答をキャプチャする一般的な方法を紹介し、逆の共同設計を促進します。
結果として得られる計算効率の高いモデルにより、構成空間を扱いやすい方法で探索することができ、セットターゲットの最適な剛性を備えた目的のターゲット位置を設定することにより、ロボットの逆共同設計を可能にします。
この戦略は、多重構造の非線形メカニズムを活用することにより、ソフトロボットを制御するためのフレームワークを提供し、機械的知能をソフト構造に具体化します。

要約(オリジナル)

Soft robots are distinguished by their flexible and adaptable, allowing them to perform tasks that are nearly impossible for rigid robots. However, controlling their configuration is challenging due to their nonlinear material response and infinite deflection degrees of freedom. A potential solution is to discretize the infinite-dimensional configuration space of soft robots into a finite but sufficiently large number of functional shapes. This study explores a co-design strategy for pneumatically actuated soft grippers with multiple encoded stable states, enabling desired functional shape and stiffness reconfiguration. An energy based analytical model for soft multistable grippers is presented, mapping the robots’ infinite-dimensional configuration space into discrete stable states, allowing for prediction of the systems final state and dynamic behavior. Our approach introduces a general method to capture the soft robots’ response with the lattice lumped parameters using automatic relevance determination regression, facilitating inverse co-design. The resulting computationally efficient model enables us to explore the configuration space in a tractable manner, allowing the inverse co-design of our robots by setting desired targeted positions with optimized stiffness of the set targets. This strategy offers a framework for controlling soft robots by exploiting the nonlinear mechanics of multistable structures, thus embodying mechanical intelligence into soft structures.

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