模块化可潜水软体机械臂及其学习得到的运动学模型开发
机器人学
2022-12-07 v2 人工智能
机器学习
系统与控制
系统与控制
摘要
自然界中许多软体生物在水中繁盛。类似地，软体机器人潜在地非常适合水下环境，部分原因是重力、摩擦和谐波振荡的有害影响在水下较轻。然而，设计、制造、防水、建模和控制水下软体机器人系统仍然是一项挑战。此外，由于需要密封的电子和机械元件，可潜水机器人通常不具有可配置组件。本工作提出了一种由液压驱动器驱动的模块化可潜水软体机械臂的开发，其主要由可3D打印的部件组成，可在相对较短时间内组装或修改。其模块化设计支持多种形状配置并便于软体驱动器的快速更换。作为在该系统上探索机器学习控制算法的第一步，我们还提出了使用深度神经网络开发的初步正运动学和逆运动学模型。
引用
@article{arxiv.2209.09358,
title = {Development of a Modular and Submersible Soft Robotic Arm and Corresponding Learned Kinematics Models},
author = {W. David Null and Y Z},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.09358},
year = {2022}
}
备注
10 pages, 7 figures