Optimization-Driven Design of Monolithic Soft-Rigid Grippers

要約

3D プリンティングや成形などの一般的な製造プロセスによってもたらされる予測不可能性のため、ソフト ロボット工学におけるシミュレーションからリアルへの転送は依然として大きな課題です。
これらのプロセスでは、シミュレーションされた設計からの逸脱が生じることが多く、機能するシステムを実現する前に複数のプロトタイプが必要になります。
この研究では、高度なラピッドプロトタイピング技術と効率的な最適化戦略を組み合わせることにより、これらの制限に対処する新しい方法論を提案します。
まず、当社は剛構造に通常使用されるラピッドプロトタイピング手法を採用し、その精度を活用して製造誤差を減らして準拠したコンポーネントを製造します。
次に、当社の最適化フレームワークにより、大規模なプロトタイピングの必要性が最小限に抑えられ、反復的な設計プロセスが大幅に削減されます。
この方法論により、現在の製造能力の範囲内でより実用的で達成可能な剛性パラメータの特定が可能になります。
提案されたアプローチは、望ましい性能特性を維持しながら、プロトタイプ開発の効率が大幅に向上することを示しています。
この研究は、ソフト ロボット工学におけるシミュレーションと現実のギャップを埋めるための一歩前進を表し、ソフト ロボット システムのより迅速で信頼性の高い導入に向けた道を切り開きます。

要約(オリジナル)

Sim-to-real transfer remains a significant challenge in soft robotics due to the unpredictability introduced by common manufacturing processes such as 3D printing and molding. These processes often result in deviations from simulated designs, requiring multiple prototypes before achieving a functional system. In this study, we propose a novel methodology to address these limitations by combining advanced rapid prototyping techniques and an efficient optimization strategy. Firstly, we employ rapid prototyping methods typically used for rigid structures, leveraging their precision to fabricate compliant components with reduced manufacturing errors. Secondly, our optimization framework minimizes the need for extensive prototyping, significantly reducing the iterative design process. The methodology enables the identification of stiffness parameters that are more practical and achievable within current manufacturing capabilities. The proposed approach demonstrates a substantial improvement in the efficiency of prototype development while maintaining the desired performance characteristics. This work represents a step forward in bridging the sim-to-real gap in soft robotics, paving the way towards a faster and more reliable deployment of soft robotic systems.

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