Data-Driven Soft Robot Control via Adiabatic Spectral Submanifolds
Roshan S. Kaundinya and John Irvin Alora and Jonas G. Matt and Luis A. Pabon and Marco Pavone and George Haller
软机器人的机械复杂性为其基于模型的控制带来了重大挑战。 具体来说,线性数据驱动的模型一直在努力控制软机器人在复杂的空间延伸路径上,探索具有显着非线性行为的区域。 为了解释这些非线性,我们在这里开发了一个基于最近亚亚波谱子歧管理论的模型预测控制策略(aSSM)。 这个理论之所以适用,是因为严重过载机器人的内部振动以比机器人在其预期路径上所需的速度快得多的速度衰减。 在这种情况下,低维吸引不变流形(aSSM)从路径中发出并承载机器人的主导动力学。 在最近这个理论的帮助下,我们纯粹从数据中设计了一个基于ASSM的模型预测控制方案。 我们展示了我们的数据驱动模型在跟踪不同任务的动态轨迹方面的有效性,该模型在软舷机器人和Cossrat杆基弹性软臂的高保真,高维有限元素模型上进行了验证。 值得注意的是,我们发现五维或六维aSSM还原模型在所有闭环控制任务中,其跟踪性能优于其他数据驱动建模方法的跟踪性能。
The mechanical complexity of soft robots creates significant challenges for their model-based control. Specifically, linear data-driven models have struggled to control soft robots on complex, spatially extended paths that explore regions with significant nonlinear behavior. To account for these nonlinearities, we develop here a model-predictive control strategy based on the recent theory of adiabatic spectral submanifolds (aSSMs). This theory is applicable because the internal vibrations of hea...