形状欠驱动耗散系统的数据驱动几何系统辨识
机器人学
2021-08-31 v2 系统与控制
系统与控制
摘要
运动高度耗散的系统为轻松辨识模型并快速优化运动提供了契机。几何力学借助环境齐次性实现动力学降维，而耗散特性使动力学中二阶（惯性）特征的作用最小化。在此，我们将几何系统辨识工具扩展至“形状欠驱动耗散系统（Shape-Underactuated Dissipative Systems, SUDS）”——这类系统的运动较惯性更具耗散性，但其驱动仅限于身体形状坐标的一个子集。许多动物运动属于 SUDS，包括线虫与鞭毛细菌等微型游动者，以及蛇与蜥蜴等颗粒运动体。许多软体机器人亦是 SUDS，尤其是那些采用高阻尼串联弹性驱动器的机器人。无论用于运动还是操控，这些机器人常以较不刚性的方式与环境交互。我们阐明了 SUDS 模型的用途，并验证了其对多种模拟黏性游动平台运动的预测能力。对于一大类 SUDS，我们展示了形状速度驱动输入如何直接转换为力矩输入，表明配备软气动驱动器或介电弹性体的系统可用所述工具建模。基于物理学中的基本假设，我们展示了模型复杂度随被动形状坐标数量线性增长。这大幅减少了从实验数据辨识系统模型所需的试验次数，并可能减轻过拟合。本方法的样本效率表明其可用于机器人学中的建模、控制与优化，并可作为摩擦主导 regime 下生物运动的研析工具。
引用
@article{arxiv.2012.11064,
title = {Data-Driven Geometric System Identification for Shape-Underactuated Dissipative Systems},
author = {Brian Bittner and Ross L. Hatton and Shai Revzen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.11064},
year = {2021}
}