控制折叠:柔软的原木机器人中的自感反

科学领域:

• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 软机器人软机器人 软机器人软机器人
• 原始设计工程 原始设计工程

背景情况:

• 软机器人在灵巧性和安全性方面具有优势,但往往缺乏精确的自感反来控制.
• 灵感来自于Origami的机器人,就像克雷斯林结构一样,提供了独特的执行能力,但需要先进的传感器来控制闭环控制.
• 容量感应是一种有希望的非视觉方法,用于符合机器人系统的自身感知.

研究的目的:

• 为了展示气动驱动,克雷斯林灵感的原木机器人的自感反控制.
• 开发和优化容量传感器,用于在软机器人结构中准确地估计位置.
• 为了使单单单元 (1-DOF) 和双单元 (2-DOF) 软原木机器人系统的闭环控制.

主要方法:

• 设计和制造一个3D打印的克雷斯林灵感软机器人,集成容量传感器.
• 使用有限元方法来优化电容电极形状,以提高跨执行范围的灵敏度.
• 实施离散时间比例积分导数 (PID) 控制算法,用于反驱动的执行.
• 测试控制性能,使用静态设置点,动态步进和正弦信号跟踪.

主要成果:

• 实现了单个克雷斯林机器人的稳定位置控制,误差在3毫米以下,收缩至10毫米.
• 对于具有低误差 (1.7mm和6.1°) 的两单元机器人系统,证明了两度自由度控制 (延伸和旋转).
• 验证了优化的电容传感器对软原始人机器人自身感知状态估计的有效性.

结论:

• 闭环反位置控制可以在软原木机器人中实现,使用容量感应而无需外部视觉跟踪.
• 优化的电容传感器设计显著提高了整个机器人的控制范围的控制精度.
• 这项工作代表了软机器人自感反控制的重大进步,为更自主和更有能力的软机器铺平了道路.