論文の概要: High-bandwidth nonlinear control for soft actuators with recursive network models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.01139v1
• Date: Mon, 4 Jan 2021 18:12:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 02:04:57.440054
• Title: High-bandwidth nonlinear control for soft actuators with recursive network models
• Title（参考訳）: 再帰的ネットワークモデルを用いたソフトアクチュエータの高帯域非線形制御
• Authors: Sarah Aguasvivas Manzano, Patricia Xu, Khoi Ly, Robert Shepherd, Nikolaus Correll
• Abstract要約: 本稿では,Newton-Raphson を用いたソフトアクチュエータの高帯域幅,軽量,非線形出力追跡手法を提案する。 この手法により、従来のRNNモデルと比較してモデルサイズを縮小し、制御ループ周波数を増大させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4174475093445231
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a high-bandwidth, lightweight, and nonlinear output tracking technique for soft actuators that combines parsimonious recursive layers for forward output predictions and online optimization using Newton-Raphson. This technique allows for reduced model sizes and increased control loop frequencies when compared with conventional RNN models. Experimental results of this controller prototype on a single soft actuator with soft positional sensors indicate effective tracking of referenced spatial trajectories and rejection of mechanical and electromagnetic disturbances. These are evidenced by root mean squared path tracking errors (RMSE) of 1.8mm using a fully connected (FC) substructure, 1.62mm using a gated recurrent unit (GRU) and 2.11mm using a long short term memory (LSTM) unit, all averaged over three tasks. Among these models, the highest flash memory requirement is 2.22kB enabling co-location of controller and actuator.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,前方出力予測とNewton-Raphsonを用いたオンライン最適化のために,擬似再帰層を組み合わせたソフトアクチュエータの高帯域幅,軽量,非線形出力追跡手法を提案する。 この手法により、従来のRNNモデルと比較してモデルサイズを縮小し、制御ループ周波数を増大させることができる。 柔らかい位置センサを備えた単一軟質アクチュエータの試作実験結果から,参照空間軌道の効率的な追跡と機械的・電磁的障害の拒絶が示唆された。 これらは、1.8mmのルート平均2乗経路追跡誤差(RMSE)が完全連結(FC)サブストラクチャを使用しており、1.62mmはゲートリカレントユニット(GRU)を使い、2.11mmは長期メモリ(LSTM)ユニットで、3つのタスクで平均化されている。 これらのモデルの中で最も高いフラッシュメモリ要件は2.22kBであり、コントローラとアクチュエータの同時配置を可能にする。

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