Recursive Model-agnostic Inverse Dynamics of Serial Soft-Rigid Robots

要約

ロボット工学は、剛直な多関節システムから、より洗練された異種の機械構造へと移行しています。
たとえば、ソフト ロボットには、大きな変形が可能な連続変形可能な要素があります。
このクラスのシステム用に開発された制御技術の隆盛により、逆ダイナミクス (ID) を評価するための効率的な手順の必要性が高まっていますが、これらのシステムは複雑で混合された性質を持っているため、これは困難です。
現在のところ、ソフト ロボットの一般的な (組み合わせた) モデルの動作を記述できる単一の ID アルゴリズムはありません。
私たちは、異種モデリング技術を必要とする可能性のある軟構造の一般的な直列のような相互接続に関するこの課題に取り組みます。
私たちが提案するアルゴリズムは、入力として、構成空間から変形空間へのマッピングの純粋な幾何学的な記述 (順運動学のような) を必要とします。
この情報のみを使用して、完全な運動方程式に、基礎となる低次数運動学モデリング技術から本質的に独立した (または「不可知論的」な) 正確な再帰的構造を与えることができます。
ケインの方法を利用して運動方程式を操作し、その再帰的構造を示すことでこの目標を達成します。
結果として得られる ID アルゴリズムは、提案された設定内で最適な計算複雑性を持ちます。つまり、個別のモジュールの数が線形です。
さらに、計算コストを増加させることなく一般化質量行列を評価できるアルゴリズムのバリエーションが導入されています。
我々は、体積 FEM、コセラットひずみベース、体積保存変形プリミティブなど、おそらく異種の低次数モデル (ROM) を介して記述される、剛要素と軟要素の混合を含むロボット モデルへのこの手法の適用可能性を紹介します。
これらのシステムはいずれも、既存の ID 技術を使用して処理することはできません。

要約(オリジナル)

Robotics is shifting from rigid, articulated systems to more sophisticated and heterogeneous mechanical structures. Soft robots, for example, have continuously deformable elements capable of large deformations. The flourishing of control techniques developed for this class of systems is fueling the need of efficient procedures for evaluating their inverse dynamics (ID), which is challenging due to the complex and mixed nature of these systems. As of today, no single ID algorithm can describe the behavior of generic (combinations of) models of soft robots. We address this challenge for generic series-like interconnections of possibly soft structures that may require heterogeneous modeling techniques. Our proposed algorithm requires as input a purely geometric description (forward-kinematics-like) of the mapping from configuration space to deformation space. With this information only, the complete equations of motion can be given an exact recursive structure which is essentially independent from (or `agnostic’ to) the underlying reduced-order kinematic modeling techniques. We achieve this goal by exploiting Kane’s method to manipulate the equations of motion, showing then their recursive structure. The resulting ID algorithms have optimal computational complexity within the proposed setting, i.e., linear in the number of distinct modules. Further, a variation of the algorithm is introduced that can evaluate the generalized mass matrix without increasing computation costs. We showcase the applicability of this method to robot models involving a mixture of rigid and soft elements, described via possibly heterogeneous reduced order models (ROMs), such as Volumetric FEM, Cosserat strain-based, and volume-preserving deformation primitives. None of these systems can be handled using existing ID techniques.

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