Control Pneumatic Soft Bending Actuator with Online Learning Pneumatic Physical Reservoir Computing

要約

ソフトロボットの固有の非線形性は、重要な制御を示しますが、同時に豊富な計算可能性を提供します。
貯水池コンピューティング（RC）は、ソフトアクチュエータなどの非線形システムを制御するためのオンライン学習システムの有効性を示しています。
従来のRCは、計算のためにソフトアクチュエーターの非線形ダイナミクスを活用することにより、物理リザーバーコンピューティング（PRC）に拡張できます。
このペーパーでは、PRCモデルとして別の空気圧ソフトアクチュエータを利用して、空気圧ソフトベンディングアクチュエーターの動きを制御するためのPRCベースのオンライン学習フレームワークを紹介します。
2つのRCモデルを必要とする従来の設計とは異なり、提案された制御システムは、単一のRCモデルを備えたよりコンパクトなアーキテクチャを採用しています。
さらに、このフレームワークは、ゼロショットオンライン学習を可能にし、オフライントレーニングに依存する以前のPRCベースの制御システムの制限に対処します。
シミュレーションと実験により、提案されたシステムのパフォーマンスが検証されました。
実験結果は、PRCモデルが線形モデルと比較して優れた制御性能を達成し、曲げモーション制御タスクで平均37％を超える根平均誤差（RMSE）を減らすことを示しています。
提案されているPRCベースのオンライン学習制御フレームワークは、ソフトアクチュエータの制御を強化するために、物理システムの固有の非線形性を活用するための新しいアプローチを提供します。

要約(オリジナル)

The intrinsic nonlinearities of soft robots present significant control but simultaneously provide them with rich computational potential. Reservoir computing (RC) has shown effectiveness in online learning systems for controlling nonlinear systems such as soft actuators. Conventional RC can be extended into physical reservoir computing (PRC) by leveraging the nonlinear dynamics of soft actuators for computation. This paper introduces a PRC-based online learning framework to control the motion of a pneumatic soft bending actuator, utilizing another pneumatic soft actuator as the PRC model. Unlike conventional designs requiring two RC models, the proposed control system employs a more compact architecture with a single RC model. Additionally, the framework enables zero-shot online learning, addressing limitations of previous PRC-based control systems reliant on offline training. Simulations and experiments validated the performance of the proposed system. Experimental results indicate that the PRC model achieved superior control performance compared to a linear model, reducing the root-mean-square error (RMSE) by an average of over 37% in bending motion control tasks. The proposed PRC-based online learning control framework provides a novel approach for harnessing physical systems’ inherent nonlinearities to enhance the control of soft actuators.

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