基于光纤布拉格光栅的未建模连续体与软体机器人非结构化环境在线学习与三维形状控制
机器人学
2022-11-22 v2
摘要
本文提出一种新颖且通用的数据驱动方法，用于伺服控制嵌入光纤布拉格光栅（FBG）传感器的连续体与软体机器人的三维形状。三维形状感知与控制技术的发展对于连续体机器人自主执行手术介入任务至关重要。然而，由于连续体机器人的非线性特性，其主要难点之一在于建模，特别是对于变刚度软体机器人。为解决该问题，我们提出了一种基于FBG形状反馈的通用学习型自适应控制器，该控制器能够在线估计连续体机器人的未知模型以应对意外扰动，并在无需先验数据探索的情况下对未建模系统表现出自适应行为。基于一种新的复合自适应算法，利用李雅普诺夫理论证明了带学习参数的闭环系统的渐近收敛性。为验证所提方法，我们使用两个均集成多芯FBG的连续体机器人进行了全面的实验研究，包括机器人辅助结肠镜和多段可扩展软体机械臂。结果表明了我们的控制器在各种非结构化环境及体模实验中的可行性、适应性和优越性。
引用
@article{arxiv.2209.05095,
title = {FBG-Based Online Learning and 3-D Shape Control of Unmodeled Continuum and Soft Robots in Unstructured Environments},
author = {Yiang Lu and Wei Chen and Bo Lu and Jianshu Zhou and Zhi Chen and Qi Dou and Yun-Hui Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.05095},
year = {2022}
}