A Generalized Adaptive Jacobian Controller for Soft Robots

要約

ソフトロボットの動きの非線形性とヒステリシスは、制御に課題をもたらしました。
Jacobianコントローラーは剛性のあるロボットコントローラーから転送され、簡潔さを示しますが、ソフトロボットの不適切な仮定は、小さなローカルエリアでのみ実現可能性を誘発します。
ニューラルネットワークのような正確なコントローラーは、遅延および非線形の動きに対処でき、高精度を達成しますが、データ量要件が高いとブラックボックスプロパティに苦しんでいます。
これらのアプローチに触発されて、ソフトロボット用の適応型一般化されたヤコビアンコントローラーを提案します。
このコントローラーは、Jacobianコントローラーの簡潔な形式によって構築されていますが、ソフトロボット工学に適したより多くの状態と独立したマトリックスが含まれます。
さらに、初期化は、ニューラルネットワークコントローラーからのモーターのせせらぎ戦略とバッチ最適化を活用します。
実験では、ヤコビアンコントローラー、ガウスプロセス回帰、コントローラーなどのオンラインコントローラーを最初に分析します。
実際の実験により、コントローラーはデータサンプルが少ない場合でもRNNコントローラーよりも優れていることを検証し、さまざまなコントロール周波数、柔らかさ、製造エラーなど、微調整なしでさまざまな状況に適応しています。
将来の作業には、コントローラー形式のオンライン調整と、より多くのシナリオでの適応性の検証が含まれる場合があります。

要約(オリジナル)

The nonlinearity and hysteresis of soft robot motions have posed challenges in control. The Jacobian controller is transferred from rigid robot controllers and exhibits conciseness, but the improper assumption of soft robots induces the feasibility only in a small local area. Accurate controllers like neural networks can deal with delayed and nonlinear motion, achieving high accuracy, but they suffer from the high data amount requirement and black-box property. Inspired by these approaches, we propose an adaptive generalized Jacobian controller for soft robots. This controller is constructed by the concise format of the Jacobian controller but includes more states and independent matrices, which is suitable for soft robotics. In addition, the initialization leverages the motor babbling strategy and batch optimization from neural network controllers. In experiments, we first analyze the online controllers, including the Jacobian controller, the Gaussian process regression, and our controller. Real experiments have validated that our controller outperforms the RNN controller even with fewer data samples, and it is adaptive to various situations without fine-tuning, like different control frequencies, softness, and even manufacturing errors. Future work may include online adjustment of the controller format and adaptability validation in more scenarios.

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