論文の概要: The Morphology-Control Trade-Off: Insights into Soft Robotic Efficiency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.16127v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 10:07:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:21:11.124320
• Title: The Morphology-Control Trade-Off: Insights into Soft Robotic Efficiency
• Title（参考訳）: 形態・概念的貿易--ソフトロボットの効率性に着目して
• Authors: Yue Xie, Kai-fung Chu, Xing Wang, Fumiya Iida,
• Abstract要約: 本研究では,形態的・制御的複雑度間の相互作用とタスク性能に対する集団的影響について検討する。 その結果, 最適性能は形態と制御の整合性に依存することがわかった。 本研究は,現実シナリオにおけるソフトロボティクスの実用化に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.273412572397799
• License:
• Abstract: Soft robotics holds transformative potential for enabling adaptive and adaptable systems in dynamic environments. However, the interplay between morphological and control complexities and their collective impact on task performance remains poorly understood. Therefore, in this study, we investigate these trade-offs across tasks of differing difficulty levels using four well-used morphological complexity metrics and control complexity measured by FLOPs. We investigate how these factors jointly influence task performance by utilizing the evolutionary robot experiments. Results show that optimal performance depends on the alignment between morphology and control: simpler morphologies and lightweight controllers suffice for easier tasks, while harder tasks demand higher complexities in both dimensions. In addition, a clear trade-off between morphological and control complexities that achieve the same task performance can be observed. Moreover, we also propose a sensitivity analysis to expose the task-specific contributions of individual morphological metrics. Our study establishes a framework for investigating the relationships between morphology, control, and task performance, advancing the development of task-specific robotic designs that balance computational efficiency with adaptability. This study contributes to the practical application of soft robotics in real-world scenarios by providing actionable insights.
• Abstract（参考訳）: ソフトロボティクスは、動的環境において適応的かつ適応的なシステムを実現するための変革的ポテンシャルを持っている。 しかし、形態と制御の複雑さの相互作用と、それらがタスクパフォーマンスに与える集団的影響は、いまだに理解されていない。 そこで本研究では,これらの課題間のトレードオフを,FLOPによって測定された4つのよく使われる形態的複雑性メトリクスと制御複雑性を用いて検討する。 進化ロボット実験を用いて,これらの要因がタスクパフォーマンスにどのように影響するかを検討する。 その結果、最適性能は形態学と制御の整合性に依存しており、より単純な形態学と軽量な制御器はより簡単な作業に十分である一方、より難しいタスクは両方の次元においてより複雑な処理を必要とすることがわかった。 さらに、同じタスク性能を達成するモルフォロジーと制御の複雑さの明確なトレードオフが観察できる。 また,各形態指標のタスク固有の寄与を明らかにするための感度分析も提案する。 本研究は, 計算効率と適応性とのバランスをとるタスク固有ロボット設計の開発を推進し, 形態, 制御, タスクパフォーマンスの関係を解明するための枠組みを確立する。 本研究は,実世界のシナリオにおけるソフトロボティクスの実践的応用に寄与する。

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