論文の概要: Design Optimizer for Planar Soft-Growing Robot Manipulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03374v1
- Date: Thu, 5 Oct 2023 08:23:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-06 17:05:47.161901
- Title: Design Optimizer for Planar Soft-Growing Robot Manipulators
- Title（参考訳）: 平面ソフト成長ロボットマニピュレータの設計最適化
- Authors: Fabio Stroppa
- Abstract要約: 本研究は,ソフト成長ロボットの設計最適化のための新しいアプローチを提案する。
ソフトマニピュレータのキネマティックチェーンを最適化し、ターゲットに到達し、材料や資源の不要な過剰使用を避ける。
提案手法を最適性にアクセスするために, 提案手法を検証したところ, 解法の性能は著しく向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1888144645004388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Soft-growing robots are innovative devices that feature plant-inspired growth
to navigate environments. Thanks to their embodied intelligence of adapting to
their surroundings and the latest innovation in actuation and manufacturing, it
is possible to employ them for specific manipulation tasks. The applications of
these devices include exploration of delicate/dangerous environments,
manipulation of items, or assistance in domestic environments.
This work presents a novel approach for design optimization of soft-growing
robots, which will be used prior to manufacturing to suggest engineers -- or
robot designer enthusiasts -- the optimal dimension of the robot to be built
for solving a specific task. I modeled the design process as a multi-objective
optimization problem, in which I optimize the kinematic chain of a soft
manipulator to reach targets and avoid unnecessary overuse of material and
resources. The method exploits the advantages of population-based optimization
algorithms, in particular evolutionary algorithms, to transform the problem
from multi-objective into a single-objective thanks to an efficient
mathematical formulation, the novel rank-partitioning algorithm, and obstacle
avoidance integrated within the optimizer operators.
I tested the proposed method on different tasks to access its optimality,
which showed significant performance in solving the problem. Finally,
comparative experiments showed that the proposed method works better than the
one existing in the literature in terms of precision, resource consumption, and
run time.
- Abstract（参考訳）: ソフト成長ロボットは、植物にインスパイアされた環境をナビゲートする革新的なデバイスである。
彼らの環境に適応する具体化された知性と、アクチュエーションと製造における最新の革新のおかげで、特定の操作タスクにそれらを利用することができる。
これらの機器の応用には、繊細で危険な環境の探索、アイテムの操作、あるいは国内環境における支援が含まれる。
この研究は、ソフト成長ロボットの設計最適化のための新しいアプローチを提示している。これは、特定のタスクを解決するために構築されるロボットの最適な寸法であるエンジニア(あるいはロボットデザイナーの愛好家)を、製造前に使用する。
設計過程を多目的最適化問題としてモデル化し,ソフトマニピュレータのキネマティックチェーンを最適化して目標に到達し,材料や資源の過剰使用を回避する。
この手法は人口ベースの最適化アルゴリズム、特に進化アルゴリズムの利点を利用して、効率的な数学的定式化、新しいランク分割アルゴリズム、およびオプティマイザ演算子に統合された障害物回避性により、問題を多目的から単一目的に変換する。
提案手法を最適性にアクセスするために, 提案手法を検証したところ, 解法の性能は著しく向上した。
最後に,提案手法は文献上に存在するものよりも精度,資源消費,実行時間の点で優れていることを示した。
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