論文の概要: Behavioral Repertoires for Soft Tensegrity Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.10864v2
• Date: Wed, 25 Nov 2020 18:51:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-15 16:28:16.252264
• Title: Behavioral Repertoires for Soft Tensegrity Robots
• Title（参考訳）: ソフトテンセグリティロボットの行動レパートリー
• Authors: Kyle Doney, Aikaterini Petridou, Jacob Karaul, Ali Khan, Geoffrey Liu and John Rieffel
• Abstract要約: モバイルソフトロボットは、都市探索や救助から惑星探査まで幅広い分野に魅力的な応用を提供している。 ソフト・ロボット・コントロールの重要な課題は、ソフト・マテリアルが課す非線形力学が、しばしば非直感的でモデル化や予測が難しい複雑な振る舞いをもたらすことである。 本研究では,ロボット力学の事前知識がなく,人間の介入が最小限である行動レパートリーを自律的に生成する物理ソフトな緊張ロボット上で,モデルフリーで動作する品質多様性アルゴリズムを用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile soft robots offer compelling applications in fields ranging from urban search and rescue to planetary exploration. A critical challenge of soft robotic control is that the nonlinear dynamics imposed by soft materials often result in complex behaviors that are counterintuitive and hard to model or predict. As a consequence, most behaviors for mobile soft robots are discovered through empirical trial and error and hand-tuning. A second challenge is that soft materials are difficult to simulate with high fidelity -- leading to a significant reality gap when trying to discover or optimize new behaviors. In this work we employ a Quality Diversity Algorithm running model-free on a physical soft tensegrity robot that autonomously generates a behavioral repertoire with no a priori knowledge of the robot dynamics, and minimal human intervention. The resulting behavior repertoire displays a diversity of unique locomotive gaits useful for a variety of tasks. These results help provide a road map for increasing the behavioral capabilities of mobile soft robots through real-world automation.
• Abstract（参考訳）: モバイルソフトロボットは、都市探索や救助から惑星探査まで幅広い分野に魅力的な応用を提供している。 ソフトロボット制御の批判的課題は、ソフトマテリアルによって課される非線形動力学がしばしば直観的ではなく、モデル化や予測が難しい複雑な行動を引き起こすことである。 その結果、移動ソフトロボットのほとんどの動作は、経験的な試行錯誤と手作業によって発見される。 2つめの課題は、ソフト素材は高い忠実度でシミュレートするのが困難であることです。 本研究では,ロボット力学の事前知識がなく,人間の介入が最小限である行動レパートリーを自律的に生成する物理ソフトな緊張ロボット上で,モデルフリーで動作する品質多様性アルゴリズムを用いる。 結果として得られた行動レパートリーは、様々なタスクに有用なユニークな機関車の歩行の多様性を示す。 これらの結果は、現実の自動化を通じて、移動ソフトロボットの行動能力を高めるためのロードマップを提供するのに役立つ。

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