A Data-Driven Approach to Geometric Modeling of Systems with Low-Bandwidth Actuator Dynamics

要約

ソフトロボットは高次元のダイナミクスが作動していないため、識別を実行するのは困難です。
この研究では、形状空間の低帯域幅作動を伴うシステムに適用できる、幾何学力学 (ゲージ理論とも呼ばれる) に基づくデータ駆動型モデリング フレームワークを紹介します。
アクチュエータのダイナミクスにおける時間的非対称性を利用することで、私たちのアプローチは単一の制御入力で駆動できるロボットの設計を可能にします。
観測されたリミットサイクル周辺で確率的に摂動され、繰り返される動作からのデータポイントに基づいて、アクチュエータと運動力学を含む直列接続モデルを構築する方法を提案します。
私たちは、その幾何学的および時間的非対称性を利用して、たった 1 つのサイクリング制御信号で移動する、刺激応答性ヒドロゲルで作られたソフト クローラーの実世界の例で、私たちの方法を実証します。
ヒドロゲルクローラで使用される膨潤駆動アクチュエータなど、一次の低域アクチュエータダイナミクスを備えたシステムの場合、一次テイラー近似がシステムの形状とその動きのダイナミクスをうまく捉えることができることを示します。
最後に、モデルを繰り返し改良し、入力波形を最適化することにより、制御信号を数値的に最適化するアプローチを提案します。

要約(オリジナル)

It is challenging to perform identification on soft robots due to their underactuated, high dimensional dynamics. In this work, we present a data-driven modeling framework, based on geometric mechanics (also known as gauge theory), that can be applied to systems with low-bandwidth actuation of the shape space. By exploiting temporal asymmetries in actuator dynamics, our approach enables the design of robots that can be driven by a single control input. We present a method for constructing a series connected model comprising actuator and locomotor dynamics based on data points from stochastically perturbed, repeated behaviors around the observed limit cycle. We demonstrate our methods on a real-world example of a soft crawler made by stimuli-responsive hydrogels that locomotes on merely one cycling control signal by utilizing its geometric and temporal asymmetry. For systems with first-order, low-pass actuator dynamics, such as swelling-driven actuators used in hydrogel crawlers, we show that first order Taylor approximations can well capture the dynamics of the system shape as well as its movements. Finally, we propose an approach of numerically optimizing control signals by iteratively refining models and optimizing the input waveform.

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