論文の概要: Inductance-Based Force Self-Sensing in Fiber-Reinforced Pneumatic Twisted-and-Coiled Actuators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18555v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 07:09:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.979022
- Title: Inductance-Based Force Self-Sensing in Fiber-Reinforced Pneumatic Twisted-and-Coiled Actuators
- Title（参考訳）: 繊維強化空気圧ツイスト・コイルアクチュエータにおけるインダクタンスベース力自覚
- Abstract要約: 繊維強化空気圧ツイスト・アンド・コイルアクチュエータ(FR-PTCA)は、高出力密度とコンプライアンスを提供するが、その強度と固有のプロリオセプション制限が欠如している。
本稿では,インダクタンスフィードバックによる固有力推定と間接変位推定を可能にする導電性ニッケル線と一体化した自己検知型FR-PTCAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.75201496848963
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fiber-reinforced pneumatic twisted-and-coiled actuators (FR-PTCAs) offer high power density and compliance but their strong hysteresis and lack of intrinsic proprioception limit effective closed-loop control. This paper presents a self-sensing FR-PTCA integrated with a conductive nickel wire that enables intrinsic force estimation and indirect displacement inference via inductance feedback. Experimental characterization reveals that the inductance of the actuator exhibits a deterministic, low-hysteresis inductance-force relationship at constant pressures, in contrast to the strongly hysteretic inductance-length behavior. Leveraging this property, this paper develops a parametric self-sensing model and a nonlinear hybrid observer that integrates an Extended Kalman Filter (EKF) with constrained optimization to resolve the ambiguity in the inductance-force mapping and estimate actuator states. Experimental results demonstrate that the proposed approach achieves force estimation accuracy comparable to that of external load cells and maintains robust performance under varying load conditions.
- Abstract（参考訳）: 繊維強化空気圧ツイスト・アンド・コイルアクチュエータ (FR-PTCA) は高出力密度とコンプライアンスを提供するが、その強いヒステリシスと本質的なプロリオセプション制限が欠如している。
本稿では,インダクタンスフィードバックによる固有力推定と間接変位推定を可能にする導電性ニッケル線と一体化した自己検知型FR-PTCAを提案する。
実験により, アクチュエータのインダクタンスには定圧で決定論的, 低ヒステリシスインダクタンス-力関係がみられ, 強いヒステリシスインダクタンス-長さの挙動とは対照的であることがわかった。
この特性を生かして、インダクタンス・フォースのマッピングとアクチュエータ状態の推定の曖昧さを解決するために、拡張カルマンフィルタ(EKF)と制約付き最適化を統合したパラメトリック自己センシングモデルと非線形ハイブリッドオブザーバを開発する。
実験により, 提案手法は外部負荷セルに匹敵する力推定精度を達成し, 負荷条件の異なる場合のロバストな性能を維持できることを示した。
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