CaRoSaC: A Reinforcement Learning-Based Kinematic Control of Cable-Driven Parallel Robots by Addressing Cable Sag through Simulation

要約

このペーパーでは、ケーブル駆動型の並列ロボット（CDPRS）のモデルフリー強化学習制御方法論とシミュレーション環境を統合し、ケーブルSAGを考慮したケーブルロボットシミュレーションとコントロール（CAROSAC）フレームワークを紹介します。
私たちのアプローチでは、ケーブルのSAGの影響を含むCDPRの実際の動作をキャプチャするシミュレーションプラットフォームを確立することにより、ケーブルSAGや精密制御の必需品などの側面により、CDPRの複雑さの知識ギャップを埋めることを目指しています。
このフレームワークは、研究者と開発者に、特にケーブルのSAGが重要な複雑な操作で、パフォーマンスのニュアンスを理解および予測するためのシミュレーション内で推定戦略と制御戦略をさらに開発するツールを提供します。
このシミュレーションフレームワークを使用して、強化学習（RL）におけるモデルフリー制御ポリシーをトレーニングします。
このアプローチは、CDPRSの複雑なダイナミクスから適応的に学習する能力のために選択されています。
このポリシーは、最適なケーブル制御入力を識別するために訓練され、正確なエンドエフェクターの位置付けを確保します。
従来のフィードバックベースの制御方法とは異なり、当社のRL制御ポリシーは運動学的制御に焦点を当てており、事前定義された数学モデルにつながることなくケーブルSAGの問題に対処します。
また、柔軟なケーブルシミュレーションと相まって、RLベースのコントローラーが、特に動的な条件やワークスペースの境界領域の近くで、古典的な運動学アプローチを大幅に上回ることを実証します。
記載されたシミュレーションと制御アプローチの組み合わせ強度は、実験から証明されているように、従来のアプローチが失敗するワークスペースの境界条件でも、懸濁CDPRを操作する効果的なソリューションを提供し、CDPRSがさまざまなアプリケーションで最適に機能しながら、しばしば無視されますが重要なケーブルの垂れを説明します。

要約(オリジナル)

This paper introduces the Cable Robot Simulation and Control (CaRoSaC) Framework, which integrates a simulation environment with a model-free reinforcement learning control methodology for suspended Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs), accounting for cable sag. Our approach seeks to bridge the knowledge gap of the intricacies of CDPRs due to aspects such as cable sag and precision control necessities by establishing a simulation platform that captures the real-world behaviors of CDPRs, including the impacts of cable sag. The framework offers researchers and developers a tool to further develop estimation and control strategies within the simulation for understanding and predicting the performance nuances, especially in complex operations where cable sag can be significant. Using this simulation framework, we train a model-free control policy in Reinforcement Learning (RL). This approach is chosen for its capability to adaptively learn from the complex dynamics of CDPRs. The policy is trained to discern optimal cable control inputs, ensuring precise end-effector positioning. Unlike traditional feedback-based control methods, our RL control policy focuses on kinematic control and addresses the cable sag issues without being tethered to predefined mathematical models. We also demonstrate that our RL-based controller, coupled with the flexible cable simulation, significantly outperforms the classical kinematics approach, particularly in dynamic conditions and near the boundary regions of the workspace. The combined strength of the described simulation and control approach offers an effective solution in manipulating suspended CDPRs even at workspace boundary conditions where traditional approach fails, as proven from our experiments, ensuring that CDPRs function optimally in various applications while accounting for the often neglected but critical factor of cable sag.

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