論文の概要: Data-driven Actuator Selection for Artificial Muscle-Powered Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07168v1
- Date: Thu, 15 Apr 2021 00:05:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-16 14:48:17.355493
- Title: Data-driven Actuator Selection for Artificial Muscle-Powered Robots
- Title（参考訳）: 人工筋肉駆動ロボットのためのデータ駆動アクチュエータ選択
- Authors: Taylor West Henderson and Yuheng Zhi and Angela Liu and Michael C. Yip
- Abstract要約: 支援ベクトルマシン(SVM)を用いたロボット筋アクチュエータ選択のためのデータ駆動アプローチを提案する。
このファースト・オブ・イズ・キンド・メソッドは、アクターが特定のニーズとアクティベーション性能の基準にどのように適合するかをユーザに提供する。
本手法を既存のロボット筋肉設計でテストし,実世界のアプリケーションでの使用性を証明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.065558776576525
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Even though artificial muscles have gained popularity due to their compliant,
flexible, and compact properties, there currently does not exist an easy way of
making informed decisions on the appropriate actuation strategy when designing
a muscle-powered robot; thus limiting the transition of such technologies into
broader applications. What's more, when a new muscle actuation technology is
developed, it is difficult to compare it against existing robot muscles. To
accelerate the development of artificial muscle applications, we propose a data
driven approach for robot muscle actuator selection using Support Vector
Machines (SVM). This first-of-its-kind method gives users gives users insight
into which actuators fit their specific needs and actuation performance
criteria, making it possible for researchers and engineer with little to no
prior knowledge of artificial muscles to focus on application design. It also
provides a platform to benchmark existing, new, or yet-to-be-discovered
artificial muscle technologies. We test our method on unseen existing robot
muscle designs to prove its usability on real-world applications. We provide an
open-access, web-searchable interface for easy access to our models that will
additionally allow for continuous contribution of new actuator data from groups
around the world to enhance and expand these models.
- Abstract（参考訳）: 人工筋肉は, 適合性, 柔軟性, コンパクト性から人気を博しているが, 筋力ロボットの設計において, 適切な動作戦略を決定づける簡単な方法が存在しないため, より広範な応用への転換が制限されている。
さらに、新しい筋肉運動技術が開発されると、既存のロボットの筋肉と比較するのは困難です。
人工筋肉の開発を加速するために,支援ベクトルマシン(SVM)を用いたロボット筋アクチュエータ選択のためのデータ駆動アプローチを提案する。
このファースト・オブ・its-kind方式によってユーザーは、どのアクチュエータが特定のニーズやアクティベーションのパフォーマンス基準に適合するかを知ることができる。
また、既存の、新しい、あるいはまだ発見されていない人工筋肉技術をベンチマークするプラットフォームも提供する。
本手法を既存のロボット筋肉設計でテストし,実世界のアプリケーションでの使用性を証明する。
我々は、世界中のグループから新しいアクチュエーターデータへの継続的なコントリビューションを可能にし、これらのモデルを拡張および拡張できるように、オープンアクセスでWeb検索可能なインターフェースを提供しています。
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