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Updated: Jul 24, 2026

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Published on: February 1, 2016

基于数据驱动的建模和识别基于介电弹性体的可可视软机器人元件

Abd Elkarim Masoud¹, Jürgen Maas¹

¹Mechatronic Systems Laboratory, Institute of Machine Design and Systems Technology, Technische Universität Berlin, Berlin, Germany.

Frontiers in robotics and AI

|August 1, 2025

概括

这项研究介绍了一种混合型模型,用于使用介电弹性体 (DE) 执行器的可可视软机器人. 该框架结合了基于物理和数据的方法,用于精确建模软机器人系统.

科学领域:

机器人技术机器人技术机器人技术
材料科学材料科学材料科学
机械工程机械工程

背景情况:

介电弹性体 (DE) 执行器对于软机器人至关重要,因为它们具有独特的机电性能.
可靠的软机器人系统需要精确的建模来实现状态之间的控制切换.
现有的模型经常与软执行器固有的非线性和非模拟效应作斗争.

研究的目的:

开发和实验验证可可视软机器人系统的混合建模框架.
整合基于物理的分析建模与数据驱动的方法,以提高准确性.
为了捕捉介电弹性质驱动软机器人的复杂的非线性和动态行为.

主要方法:

一个混合建模框架,结合了基于物理的分析模型和辐射基函数 (RBF) 网络.
基于物理的模型的推导,用于电机械合和DE执行器的动态行为.
增强分析模型,使用在实验数据上训练的RBF网络来解决差异.

主要成果:

成功开发了一种混合模型,能够捕捉可可视软机器人的非线性动态.
实验验证证明了框架在预测系统行为的准确性.
通过结合数据驱动的 RBF 网络来考虑未建模的效应,提高了建模准确性.

结论:

混合建模框架提供了一个强大的方法来表征可比式软机器人系统.
这种综合方法提高了介电弹性体驱动软机器人的预测能力.
验证的框架有助于设计和控制先进的软机器人应用程序.

关键词:

在 RBF 网络中,RBF 必须是 RBF.双电稳定介电弹性体执行器动态和混合模型建模.智能结构是一个智能结构.软机器人的软机器人

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