将分岔嵌入气动人工肌肉
机器人学
2025-08-18 v2 混沌动力学
摘要
利用复杂身体动力学一直是机器人领域的长期挑战。软体身体动力学是与环境交互高复杂性的典型例子。越来越多研究指出这些动力学可用作计算资源。这包括McKibben气动人工肌肉，一种典型的软体执行器。本研究证明了借助物理储备计算框架，可将包括周期与混沌动力学在内的多种动力学及完整分岔结构嵌入气动人工肌肉。这些结果表明，训练数据中未呈现的动力学可利用此种分岔嵌入能力得以嵌入。这意味着通过学些特定模式，无需为目的设计和学习所有所需模式，即可将各种定性不同的模式嵌入气动人工肌肉。因此，本研究通过减少外部模式生成器及控制所需训练数据的数量与类型，为简化机器人装置与控制训练开辟了新途径。
引用
@article{arxiv.2305.03994,
title = {Embedding bifurcations into pneumatic artificial muscle},
author = {Nozomi Akashi and Yasuo Kuniyoshi and Taketomo Jo and Mitsuhiro Nishida and Ryo Sakurai and Yasumichi Wakao and Kohei Nakajima},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03994},
year = {2025}
}