要約
共同設計の最適化戦略は通常、CAD から抽出された単純化されたロボット モデルに依存します。
これらのモデルは、ロボット制御の幾何学的パラメーターと慣性パラメーターを最適化するのに役立ちますが、最適化された機械設計のプロトタイピングに不可欠な重要な詳細を見落とす可能性があります。
たとえば、最適化された形状やアセンブリレベルの設計の複雑さにかかる機械的応力を考慮していない可能性があります。
この論文では、ロボットの制御性能と機械設計の両方を向上させることを目的とした共同設計フレームワークを紹介します。
具体的には、制御性能に大きな影響を与えるロボットリンクを特定します。
これらのリンクの幾何学的特性は、多目的進化アルゴリズムを使用してパラメータ化および最適化され、最適な制御パフォーマンスを実現します。
さらに、自動化された有限要素法 (FEM) 解析がフレームワークに統合されており、必要な構造的安全マージンを満たさないソリューションをフィルタリングします。
ジェット動力の人型ロボット iRonCub の飛行性能のための機械設計を強化するためにフレームワークを適用することで、フレームワークを検証します。
要約(オリジナル)
Co-design optimization strategies usually rely on simplified robot models extracted from CAD. While these models are useful for optimizing geometrical and inertial parameters for robot control, they might overlook important details essential for prototyping the optimized mechanical design. For instance, they may not account for mechanical stresses exerted on the optimized geometries and the complexity of assembly-level design. In this paper, we introduce a co-design framework aimed at improving both the control performance and mechanical design of our robot. Specifically, we identify the robot links that significantly influence control performance. The geometric characteristics of these links are parameterized and optimized using a multi-objective evolutionary algorithm to achieve optimal control performance. Additionally, an automated Finite Element Method (FEM) analysis is integrated into the framework to filter solutions not satisfying the required structural safety margin. We validate the framework by applying it to enhance the mechanical design for flight performance of the jet-powered humanoid robot iRonCub.
arxiv情報
| 著者 | Punith Reddy Vanteddu,Gabriele Nava,Fabio Bergonti,Giuseppe L’Erario,Antonello Paolino,Daniele Pucci |
| 発行日 | 2024-10-11 08:47:30+00:00 |
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