基于模型重建的软体触手本体感知及其控制器优化
机器人学
2022-11-28 v1
摘要
软体机器人展现涌现行为的成功与其对环境的柔顺交互紧密关联。然而，要利用此类现象，需要不损害其柔软性的本体感知方法。本工作中，我们提出一种基于嵌入式压力传感器的软体水下细长结构感知方法，并使用基于学习的流程将传感器读数与软体结构形状相关联。利用两种不同的建模技术，我们比较了位姿重建精度并确定了最优方法。借助该本体感知能力，我们展示了如何利用这些信息通过若干指标评估游动性能，即游动推力、尖端偏转和行波指数。最后，我们在一只最大游速为 9.5 cm/s 的自由游动软体机器乌贼上证明了嵌入式传感器的鲁棒性，在无外部传感器辅助下，其绝对尖端偏转预测误差小于 9%。
引用
@article{arxiv.2211.13536,
title = {Proprioceptive Sensing of Soft Tentacles with Model Based Reconstruction for Controller Optimization},
author = {Andrea Vicari and Nana Obayashi and Francesco Stella and Gaetan Raynaud and Karen Mulleners and Cosimo Della Santina and Josie Hughes},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.13536},
year = {2022}
}