一种用于评估拮抗式连续体臂任务胜任力的快速且基于模型的方法
摘要
软体机器人手臂在完成人类尺度任务方面取得了显著进展，但为具有特定负载和工作空间要求的任务设计手臂仍然困难。一个关键挑战是缺乏基于模型的设计工具，迫使进步只能通过经验迭代和观察来实现。现有模型侧重于控制并依赖于参数拟合，这意味着它们无法提供关于设计与性能之间映射关系或拟合数据之外因素影响的通用结论。作为迈向基于模型的设计工具的第一步，我们引入了一种新颖的方法来分析所提出的手臂设计是否能完成期望的任务。我们的方法信息丰富、可解释且快速；它提供了量化所提出手臂设计执行任务能力的新颖指标，通过分段力产生性能的图形化解释，并且其计算速度比基于优化的方法快80倍以上。我们的公式侧重于拮抗式、气动驱动的软体手臂。我们通过示例分析以及对拮抗式与非拮抗式设计的考量来展示我们的方法。我们的方法能够对这两种架构进行快速、直接且针对特定任务的比较，并提供了比较力学的新可视化方式。虽然这只是第一步，但所提出的方法将支持基于模型的设计工具的发展，从而催生出能力强大的软体手臂。
引用
@article{arxiv.2411.00241,
title = {A Fast and Model Based Approach for Evaluating Task-Competence of Antagonistic Continuum Arms},
author = {Bill Fan and Jacob Roulier and Gina Olson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.00241},
year = {2025}
}
备注
Published in the 8th IEEE-RAS International Conference on Soft Robotics (RoboSoft 2025). See https://github.com/wfan19/antagonistic-task-competency for code, proofs, and supplementary information. Please note the officially published version of the paper in IEEE contains an error in Equation 7. That has been corrected here, so this is the final version of the paper. Apologies for the confusion!