软连续体臂的信息处理能力
机器人学
2018-12-14 v1
摘要
软连续体臂,如象鼻与触手机器人,在可操纵性、自由度与柔顺性方面可视为传统刚体机器人的“对偶”。连续体臂于二十年前被提出,尚未发挥其全部潜力,且在很大程度上仍是实验室中的新奇事物。这一滞后源于其固有物理特征,如高柔顺性,这导致了复杂的控制问题,迄今尚无研究能够克服。近来,储备池计算被提议作为一种将本体动力学用作计算资源以实现柔顺本体控制的途径。在本文中,作为第一步,我们研究软连续体臂的信息处理能力。我们对软连续体臂施加不同幅值与带宽的输入信号,并生成大量试验的动力学响应。这些数据被聚合用于训练读出权重以实现储备池计算方案。结果表明,信息处理能力随输入信号带宽与幅值而变化。这些初步结果表明,软连续体臂存在可实施储备池计算的最优带宽与幅值。
引用
@article{arxiv.1812.05244,
title = {Information Processing Capability of Soft Continuum Arms},
author = {Estefany A. Torres and Kohei Nakajima and Isuru S. Godage},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.05244},
year = {2018}
}
备注
Submitted to 2019 IEEE International Conference on Soft Robotics (RoboSoft 2019)