論文の概要: Control Lyapunov Functions for Underactuated Soft Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.05638v1
• Date: Thu, 05 Mar 2026 19:50:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.957524
• Title: Control Lyapunov Functions for Underactuated Soft Robots
• Title（参考訳）: ソフトロボットのリアプノフ制御機能
• Authors: Huy Pham, Zach J. Patterson,
• Abstract要約: 本稿では,非作動型ソフトロボットのタスク空間制御と追跡のための汎用的な制御フレームワークを提案する。 この方法は、凸不等式制約としてラプノフ関数を急速に安定化させる。 その結果,入力限界下でのタスク空間精度と一貫したリアプノフ収束が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935148
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soft and soft-rigid hybrid robots are inherently underactuated and operate under tight actuator limits, making task-space control with stability guarantees challenging. Common nonlinear strategies for soft robots (e.g., those based on PD control) often rely on the assumption of full actuation with no actuator limits. This paper presents a general control framework for task-space regulation and tracking of underactuated soft robots under bounded inputs. The method enforces a rapidly exponentially stabilizing control Lyapunov function as a convex inequality constraint while simultaneously satisfying underactuated full-body dynamics and actuator bounds. We validate the approach in simulation on several platforms spanning increasing underactuation: a simple two link tendon-driven "finger", a trimmed helicoid manipulator, and a highly underactuated spiral robot. We compare against a number of baseline methods from the literature. Results show improved task-space accuracy and consistent Lyapunov convergence under input limits, achieving superior set-point and trajectory-tracking performance.
• Abstract（参考訳）: ソフトでソフトなハイブリッドロボットは、本質的に不活性化され、厳密なアクチュエーターの制限の下で動作し、安定性を保証するタスクスペース制御が困難になる。 ソフトロボットの一般的な非線形戦略(例えば、PD制御に基づくもの)は、アクチュエータの制限のない完全なアクチュエータの仮定に依存することが多い。 本稿では,非作動型ソフトロボットのタスク空間制御と追跡のための汎用的な制御フレームワークを提案する。 この方法は、不活性化フルボディダイナミクスとアクチュエータ境界を同時に満たしながら、凸不等式制約として、急激に安定化制御リャプノフ関数を強制する。 簡単な2つのリンク腱駆動の"フィンガー"、トリミングされたヘリコイドマニピュレータ、高度に不活性化されたスパイラルロボットである。 文献のいくつかの基本的手法と比較する。 その結果, 入力限界下でのタスク空間精度と一貫したリアプノフ収束性が向上し, より優れた設定点と軌道追従性能が得られた。

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