ソフトロボットはクロールを学習する:Sim-to-Real移動による設計と制御の同時最適化【JST・京大機械翻訳】

Schaff Charles; Sedal Audrey; Walter Matthew R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202208420357561 整理番号：22P0287187

ソフトロボットはクロールを学習する:Sim-to-Real移動による設計と制御の同時最適化【JST・京大機械翻訳】

Soft Robots Learn to Crawl: Jointly Optimizing Design and Control with Sim-to-Real Transfer

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発行年： 2022年02月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月09日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究は,ソフト脚ロボットの設計と制御の,シミュレーション,共最適化,およびシミュレーションのための完全なフレームワークを提供する。ソフトロボットのコンプライアンスは,「機械的知能」の形式を提供し,そうでなければプログラムが困難になる行動を受動的に示す能力を提供する。この能力の利用は,機械的設計と制御の間の結合の注意深い考察を必要とする。共最適化は,この結合の推論によって洗練されたソフトロボットを生成する有望な手段を提供する。しかし,ソフトロボット動力学の複雑な性質は,シミュレーション環境を提供するのを困難にし,それは,シミュレーション環境を提供するのを困難にし,一方,現代の共最適化アルゴリズムに対して十分に高速である。本研究では,最近のモデル次数低減技術と組み合わせた有限要素シミュレーションが,現実に伝達する効果的なソフトロボット設計制御ペアを学習するのに必要な効率と精度の両方を提供することを示した。共最適化のための強化学習ベースフレームワークを提案し,いくつかのソフトクローリングロボットの成功的最適化,構築,およびゼロショットsim-to-tree移動を実証した。著者らの学習ロボットは,エキスパート設計クローリングロボットより優れていて,著者らのアプローチが,十分に理解されたドメインでさえ,新規で高性能な設計を作り出すことができることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , ロボットの設計・製造・構造要素

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