A Fast and Model Based Approach for Evaluating Task-Competence of Antagonistic Continuum Arms

要約

ソフトロボットアームは、人間の規模のタスクの完成に大きな進歩を遂げていますが、特定の負荷とワークスペースの要件を備えたタスクのアームの設計は依然として困難です。
重要な課題は、モデルベースの設計ツールの欠如であり、経験的反復と観察を通じて進歩を強制することです。
既存のモデルは制御に焦点を当て、パラメーターの適合に依存しています。つまり、設計とパフォーマンスのマッピングやフィッティングデータ以外の要因の影響に関する一般的な結論を提供することはできません。モデルベースの設計ツールに向けた最初のステップとして、提案されたアーム設計が望ましいタスクを完了できるかどうかを分析する新しい方法を紹介します。
私たちの方法は、有益で、解釈可能で、高速です。
提案されたアームデザインのタスクを実行する能力を定量化するための新しいメトリックを提供し、セグメント力を介したパフォーマンスのグラフィカルな解釈を生成し、最適化ベースの方法よりも80倍以上速く計算します。
分析の例を通じて、また拮抗対非吸引設計の考慮を通じてアプローチを実証します。
私たちの方法は、これら2つのアーキテクチャの高速、直接的、タスク固有の比較を可能にし、比較メカニックの新しい視覚化を提供します。
最初のステップのみですが、提案されたアプローチはモデルベースの設計ツールの進歩をサポートし、非常に有能な柔らかい腕につながります。

要約(オリジナル)

Soft robot arms have made significant progress towards completing human-scale tasks, but designing arms for tasks with specific load and workspace requirements remains difficult. A key challenge is the lack of model-based design tools, forcing advancement to occur through empirical iteration and observation. Existing models are focused on control and rely on parameter fits, which means they cannot provide general conclusions about the mapping between design and performance or the influence of factors outside the fitting data.As a first step toward model-based design tools, we introduce a novel method of analyzing whether a proposed arm design can complete desired tasks. Our method is informative, interpretable, and fast; it provides novel metrics for quantifying a proposed arm design’s ability to perform a task, it yields a graphical interpretation of performance through segment forces, and computing it is over 80x faster than optimization based methods.Our formulation focuses on antagonistic, pneumatically-driven soft arms. We demonstrate our approach through example analysis, and also through consideration of antagonistic vs non-antagonistic designs. Our method enables fast, direct and task-specific comparison of these two architectures, and provides a new visualization of the comparative mechanics. While only a first step, the proposed approach will support advancement of model-based design tools, leading to highly capable soft arms.

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