基于集成感知皮肤与循环神经网络的自适应软体机器人跟踪控制
机器人学
2020-11-18 v1
摘要
本文研究软体机器人的集成估计与控制。部署闭环控制器的一个重大挑战是通过软体机器人中的集成传感实现可靠的本体感知。尽管在软体机器人的制造、建模与基于模型的控制方面已取得可观进展，集成传感与估计仍处于起步阶段。为此，本文提出了一种利用可拉伸感知皮肤估计软体机器人弯曲程度的新方法。该皮肤是在乳胶膜上喷涂的压阻传感层。从应变信号到弯曲程度的映射由循环神经网络估计。我们研究了单段软体机器人的单向弯曲与双向弯曲。此外，开发了自适应控制器，以在存在动态不确定性的情况下跟踪软体机器人的弯曲程度。随后，利用集成的软体感知皮肤，我们通过实验演示了软体机器人弯曲程度的成功跟踪控制。
引用
@article{arxiv.2011.08412,
title = {Adaptive Tracking Control of Soft Robots using Integrated Sensing Skin and Recurrent Neural Networks},
author = {Lasitha Weerakoon and Zepeng Ye and Rahul Subramonian Bama and Elisabeth Smela and Miao Yu and Nikhil Chopra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08412},
year = {2020}
}
备注
Preprint submitted to ICRA 2021: International Conference on Robotics and Automation