Physics-Grounded Differentiable Simulation for Soft Growing Robots

要約

ソフト成長ロボット（つまり、つるロボット）は、厳密に限定された環境でのナビゲーションと成長を可能にする有望なクラスのソフトロボットです。
ただし、これらのロボットは、膨らんだ構造と非拡張不可能な材料の複雑な相互作用により、モデルと制御が依然として困難であり、自律的な動作と設計の最適化の障害につながります。
これらのシステムには、高レベルの動作と一致する定性的および定量的な成功を達成したこれらのシステムにはシミュレータが存在しますが、単純化されたパラメーターモデルを使用して現実的なつるロボットの形状をキャプチャできず、計画とパラメーターの最適化に必要なハイスループットシミュレーションが困難になることがよくあります。
これらのシステムに微分可能なシミュレーターを提案し、勾配ベースの最適化アプローチのシミュレーター「ループ」を使用して、上記の問題に対処することを可能にします。
このアプローチによってより複雑なパラメーターのフィッティングが可能になったため、局所材料のしわへの第一原理アプローチに基づいて、薄壁の膨張したチューブの閉じた型の非線形剛性モデルを実験的に検証および統合します。
また、シミュレーターは、既存の微分可能な計算フレームワークを活用して、複数の同時ロールアウトを可能にすることにより、データ並列操作を利用します。
シミュレータ内で物理的に接地された非線形剛性モデルを使用する可能性と、SIMからリアルへの転送における効果的なツールになる方法を実証します。
実装オープンソースを提供します。

要約(オリジナル)

Soft-growing robots (i.e., vine robots) are a promising class of soft robots that allow for navigation and growth in tightly confined environments. However, these robots remain challenging to model and control due to the complex interplay of the inflated structure and inextensible materials, which leads to obstacles for autonomous operation and design optimization. Although there exist simulators for these systems that have achieved qualitative and quantitative success in matching high-level behavior, they still often fail to capture realistic vine robot shapes using simplified parameter models and have difficulties in high-throughput simulation necessary for planning and parameter optimization. We propose a differentiable simulator for these systems, enabling the use of the simulator ‘in-the-loop’ of gradient-based optimization approaches to address the issues listed above. With the more complex parameter fitting made possible by this approach, we experimentally validate and integrate a closed-form nonlinear stiffness model for thin-walled inflated tubes based on a first-principles approach to local material wrinkling. Our simulator also takes advantage of data-parallel operations by leveraging existing differentiable computation frameworks, allowing multiple simultaneous rollouts. We demonstrate the feasibility of using a physics-grounded nonlinear stiffness model within our simulator, and how it can be an effective tool in sim-to-real transfer. We provide our implementation open source.

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