Application-Oriented Co-Design of Motors and Motions for a 6DOF Robot Manipulator

要約

この研究では、6 自由度のロボット マニピュレータの動作とモーターが同時に最適化され、アプリケーションが一連のタスクによって特徴付けられる、アプリケーション駆動型の共同設計問題を調査します。
製品カタログからモーターを選択し、単一のタスクに対して共同設計を実行する最先端の作業とは異なり、この作業では、特定のアプリケーションに合わせてモーターの形状と動作を設計します。
提案された共同設計問題を計算効率の高い方法で解決することに貢献します。
まず、2 段階のプロセスが提案されます。このプロセスでは、複数のタスクに対してモーションとモーターを 1 つずつ最適化することで複数のモーター設計が特定され、その後調整されて最終的なモーター設計が決定されます。
第 2 に、磁気等価回路モデリングを利用して、モーター設計パラメータから動的モデルおよび目的関数への解析マッピングを確立し、その後の微分可能なシミュレーションを容易にします。
第三に、計算の複雑さと数値的安定性のバランスをとるために、モーターとロボットアームのダイナミクスの直接配置ベースの微分可能なシミュレーターが開発されます。
シミュレーションにより、いくつかのベンチマーク共同設計手法と比較して、マルチタスク手法を使用すると、特定のアプリケーションでより高いパフォーマンスが達成できることが検証されます。

要約(オリジナル)

This work investigates an application-driven co-design problem where the motion and motors of a six degrees of freedom robotic manipulator are optimized simultaneously, and the application is characterized by a set of tasks. Unlike the state-of-the-art which selects motors from a product catalogue and performs co-design for a single task, this work designs the motor geometry as well as motion for a specific application. Contributions are made towards solving the proposed co-design problem in a computationally-efficient manner. First, a two-step process is proposed, where multiple motor designs are identified by optimizing motions and motors for multiple tasks one by one, and then are reconciled to determine the final motor design. Second, magnetic equivalent circuit modeling is exploited to establish the analytic mapping from motor design parameters to dynamic models and objective functions to facilitate the subsequent differentiable simulation. Third, a direct-collocation-based differentiable simulator of motor and robotic arm dynamics is developed to balance the computational complexity and numerical stability. Simulation verifies that higher performance for a specific application can be achieved with the multi-task method, compared to several benchmark co-design methods.

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