論文の概要: Learning physics-informed simulation models for soft robotic
manipulation: A case study with dielectric elastomer actuators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12977v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 21:15:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-04 11:35:03.784998
- Title: Learning physics-informed simulation models for soft robotic
manipulation: A case study with dielectric elastomer actuators
- Title(参考訳): ソフトロボットマニピュレーションのための物理不定形シミュレーションモデル:誘電体エラストマーアクチュエータを用いたケーススタディ
- Authors: Manu Lahariya and Craig Innes and Chris Develder and Subramanian
Ramamoorthy
- Abstract要約: 柔らかいアクチュエータは、緩やかな握りや器用な動きといったロボット作業に対して安全かつ適応的なアプローチを提供する。
このようなシステムを制御するための正確なモデルを作成することは、変形可能な物質の複雑な物理のために困難である。
本稿では,微分可能シミュレータと有限要素法の利点を組み合わせたフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 21.349079159359746
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Soft actuators offer a safe and adaptable approach to robotic tasks like
gentle grasping and dexterous movement. Creating accurate models to control
such systems, however, is challenging due to the complex physics of deformable
materials. Accurate Finite Element Method (FEM) models incur prohibitive
computational complexity for closed-loop use. Using a differentiable simulator
is an attractive alternative, but their applicability to soft actuators and
deformable materials remains under-explored. This paper presents a framework
that combines the advantages of both. We learn a differentiable model
consisting of a material properties neural network and an analytical dynamics
model of the remainder of the manipulation task. This physics-informed model is
trained using data generated from FEM and can be used for closed-loop control
and inference. We evaluate our framework on a dielectric elastomer actuator
(DEA) coin-pulling task. We simulate DEA coin pulling in FEM, and design
experiments to evaluate the physics-informed model for simulation, control, and
inference. Our model attains < 5% simulation error compared to FEM, and we use
it as the basis for an MPC controller that outperforms (i.e., requires fewer
iterations to converge) a model-free actor-critic policy, a heuristic policy,
and a PD controller.
- Abstract(参考訳): 柔らかいアクチュエータは、緩やかな握りや器用な動きといったロボット作業に対して安全かつ適応的なアプローチを提供する。
しかし、このようなシステムを制御するための正確なモデルを作成することは、変形可能な物質の複雑な物理のために難しい。
高精度有限要素法(FEM)モデルは閉ループ利用における計算複雑性を不規則に表現する。
微分可能なシミュレータの使用は魅力的な代替手段であるが、柔らかいアクチュエータや変形可能な材料への適用性は未調査のままである。
本稿では,両者の利点を組み合わせた枠組みを提案する。
我々は,物質特性ニューラルネットワークと操作タスクの残りの部分の解析力学モデルからなる微分可能なモデルを学習する。
この物理変形モデルはfemから生成されたデータを用いて訓練され、閉ループ制御や推論に使用できる。
誘電体エラストマーアクチュエータ(DEA)コイン推進作業の枠組みを評価する。
シミュレーション,制御,推論のための物理変形モデルを評価するために,femによるdeaコインプルをシミュレートし,設計実験を行った。
我々のモデルはFEMと比較して5%以下のシミュレーション誤差を達成し、モデルフリーアクター批判ポリシー、ヒューリスティックポリシー、PDコントローラを上回るMPCコントローラの基盤として利用する。
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