Hierarchical Performance-Based Design Optimization Framework for Soft Grippers

要約

このペーパーでは、マルチフィンガーのソフトグリッパーの設計最適化のための階層的でパフォーマンスベースのフレームワークを紹介します。
体系的に定義されたパフォーマンスインデックスの必要性に対処するために、フレームワークは最適化プロセスを3つの統合レイヤー、タスクスペース、モーションスペース、設計スペースに構成します。
タスク空間では、パフォーマンスインデックスはコア目標として定義され、モーションスペースはこれらを特定の動きのプリミティブに解釈します。
最後に、設計スペースは、システムのジオメトリと材料分布を改良するためにパラメトリックおよびトポロジーの最適化手法を適用し、主要なパフォーマンスメトリック全体でバランスの取れた設計を実現します。
フレームワークの階層化された構造により、SG設計が強化され、複雑なタスクのバランスの取れたパフォーマンスとスケーラビリティが確保され、ソフトロボット工学のより広範な進歩に貢献します。

要約(オリジナル)

This paper presents a hierarchical, performance-based framework for the design optimization of multi-fingered soft grippers. To address the need for systematically defined performance indices, the framework structures the optimization process into three integrated layers: Task Space, Motion Space, and Design Space. In the Task Space, performance indices are defined as core objectives, while the Motion Space interprets these into specific movement primitives. Finally, the Design Space applies parametric and topological optimization techniques to refine the geometry and material distribution of the system, achieving a balanced design across key performance metrics. The framework’s layered structure enhances SG design, ensuring balanced performance and scalability for complex tasks and contributing to broader advancements in soft robotics.

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