SoFFT: Spatial Fourier Transform for Modeling Continuum Soft Robots

要約

柔軟な材料で構成される連続体ソフトロボットは、理論的に無限の自由度を示し、非構造化環境で顕著な適応性を可能にします。
Cosserat Rod理論は、これらのロボットを効率的にモデル化するための顕著なフレームワークとして浮上し、バックボーンとして知られる時変曲線として連続体ソフトロボットを表しています。
この作業では、ロボットのバックボーンを空間と時間の信号として見ることを提案し、フーリエ変換を適用して変形をコンパクトに記述します。
このアプローチは、Cosserat Rod理論フレームワーク内で既存のモデリング戦略を統合し、一般的に使用されるヒューリスティックな方法に関する洞察を提供します。
さらに、フーリエ変換により、データ駆動型の方法論の開発により、ロボットの変形を実験的にキャプチャすることができます。
提案されたアプローチは、現実世界のプロトタイプでの数値シミュレーションと実験を通じて検証され、変形表現の精度を維持しながら自由度の減少を示しています。

要約(オリジナル)

Continuum soft robots, composed of flexible materials, exhibit theoretically infinite degrees of freedom, enabling notable adaptability in unstructured environments. Cosserat Rod Theory has emerged as a prominent framework for modeling these robots efficiently, representing continuum soft robots as time-varying curves, known as backbones. In this work, we propose viewing the robot’s backbone as a signal in space and time, applying the Fourier transform to describe its deformation compactly. This approach unifies existing modeling strategies within the Cosserat Rod Theory framework, offering insights into commonly used heuristic methods. Moreover, the Fourier transform enables the development of a data-driven methodology to experimentally capture the robot’s deformation. The proposed approach is validated through numerical simulations and experiments on a real-world prototype, demonstrating a reduction in the degrees of freedom while preserving the accuracy of the deformation representation.

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