Real-Time Trajectory Generation for Soft Robot Manipulators Using Differential Flatness

要約

ソフトロボットは、敏感な環境と対話し、複雑なタスクを効果的に実行する可能性を秘めています。
ただし、ソフト マニピュレータの動作計画と軌道は、変形しやすい性質と非線形ダイナミクスのため計算が困難です。
この記事では、ロボットのエンドエフェクタの運動学的に実行可能な任意のパスに対して動的に実行可能なモーションを作成する、ソフト ロボット マニピュレータ用の高速リアルタイム軌道生成アプローチを紹介します。
私たちの洞察は、ソフト ロボットの区分的定曲率 (PCC) ダイナミクス モデルは微分的に平坦になる可能性があるため、制御入力は非線形微分方程式ではなく代数的に計算できるということです。
ロボットの曲率を平坦な出力として使用し、特定の条件下でこの平坦性を証明します。
当社の 2 ステップ軌道生成アプローチでは、逆運動学の手順を使用して、エンドエフェクターの位置ごとにロボットの曲率の動作計画を計算し、その後、平坦度微分写像により、速度を考慮した対応する制御入力を生成します。
3 つの異なる軌道に沿った代表的なソフト ロボット マニピュレーターのシミュレーションを通じてアプローチを検証し、周波数 100 Hz でリアルタイムよりも 23 倍高速であることを実証しました。
このアプローチにより、現実世界への展開に不可欠な、安全性が重要な物理環境におけるソフトロボットの動作の検証可能な再計画が迅速に可能になる可能性があります。

要約(オリジナル)

Soft robots have the potential to interact with sensitive environments and perform complex tasks effectively. However, motion plans and trajectories for soft manipulators are challenging to calculate due to their deformable nature and nonlinear dynamics. This article introduces a fast real-time trajectory generation approach for soft robot manipulators, which creates dynamically-feasible motions for arbitrary kinematically-feasible paths of the robot’s end effector. Our insight is that piecewise constant curvature (PCC) dynamics models of soft robots can be differentially flat, therefore control inputs can be calculated algebraically rather than through a nonlinear differential equation. We prove this flatness under certain conditions, with the curvatures of the robot as the flat outputs. Our two-step trajectory generation approach uses an inverse kinematics procedure to calculate a motion plan of robot curvatures per end-effector position, then, our flatness diffeomorphism generates corresponding control inputs that respect velocity. We validate our approach through simulations of our representative soft robot manipulator along three different trajectories, demonstrating a margin of 23x faster than real-time at a frequency of 100 Hz. This approach could allow fast verifiable replanning of soft robots’ motions in safety-critical physical environments, crucial for deployment in the real world.

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