Abstract-Bionic mjuka robotar erbjuder spännande perspektiv för mer flexibel och säker fysisk interaktion med världen och människor. Tyvärr förhindrar deras hårdvarudesign ofta analytisk modellering, vilket i sin tur är en förutsättning för att tillämpa klassiska automatiska kontrollmetoder. Å andra sidan är modellering genom inlärning knappast möjlig på grund av många grader av frihet, högdimensionella tillstånd utrymmen och mjukhet egenskaper som t.ex. mekanisk elasticitet, som orsakar begränsad repeterbarhet och komplex dynamik. Icke desto mindre är förverkligandet av grundläggande kontrolllägen viktigt för att utnyttja potentialen hos mjuka robotar för tillämpningar. Vi föreslår därför en hybridmetod som kombinerar klassiska och lärande element för att förverkliga ett interaktivt kontrollläge för en elastisk bionisk robot. Den överinför en låg-gain feedback kontroll med en feed-forward kontroll baserad på en inlärd förenklad modell av den omvända dynamiken som endast beaktar jämvikt av robotens dynamik. Vi demonstrerar på Bionic Handling Assistant hur en respektive omvänt jämviktsmodell kan läras och effektivt utnyttjas för snabb och smidig kontroll. I ett andra steg utvidgas kontrollsystemet till ett aktivt kontrollläge som överensstämmer med kraven. Den implementerar ett slags gravitationskompensation för att möjliggöra kinetisk undervisning av roboten baserad på implicit kunskap om gravitationskrafter och mekaniska krafter som kodas i den inlärda jämviktsmodellen. Vi diskuterar slutligen att detta kontrollsystem kan genomföras även på andra mjuka robotar för att ge vägen mot deras tillämpningar i allmänna manipulationsuppgifter.
För att förverkliga en interaktiv kontroll utan kunskap om en dynamisk modell infördes en hybridmetod i REF som kombinerar klassiska styrlägen, som PID-kontroll, och inlärningselement.
An active compliant control mode for interaction with a pneumatic soft robot
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}