基于形态功能协设计的软多稳定机器人控制具身化

软机器人因其灵活性和适应性，能够完成刚性机器人几乎不可能实现的任务。然而，其控制面临挑战，主要由于非线性材料响应和无限自由度。将无限维配置空间离散化为有限但足够大的功能模式，并编程其动态，是解决这一挑战的潜在方法。我们提出了一种协同设计期望任务与软机器人形态的策略，针对具有多个编码稳定状态和动态响应的气动Actuated软机器人。我们的ethods引入了一种通用方法，用于通过能量基模型捕捉软机器人的响应，其参数通过递归特征消除获得。 resulting lumped-parameter model facilitates inverse co-design of the robot's morphology and planned tasks by embodying specific dynamics upon actuation. 我们展示了该方法探索配置空间的能力，通过协同设计运动学并优化刚度和时间响应，获得能够对物体大小和重量进行分类，并通过最小反馈控制显示可适应的 locomotion 的机器人。该策略通过挖掘多稳定结构的非线性力学特性，将机械智能具身化于软质材料系统中，为简化软机器人控制提供了框架。