[論文レビュー] Controlling a CyberOctopus Soft Arm with Muscle-like Actuation

Heng-Sheng Chang, Udit Halder+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 2, 2020

Soft Robotics and Applications参考文献 31被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、筋肉様駆動を備えたコッサール棒としてモデル化されたソフトロボット・オクトパスアーム向けに、新規のエネルギー形状制御フレームワークを提示する。非線形弾性理論にインspiredされた保存エネルギー関数を用いて筋力のモデル化を行うことで、エネルギー形状制御における複雑な一致条件を回避し、二段階最適化を用いた安定な到達および把持を実現する。この手法は、エラスティカを用いたシミュレーションで生物学的に現実的なアーム運動を成功裏に再現した。

ABSTRACT

This paper presents an application of the energy shaping methodology to control a flexible, elastic Cosserat rod model of a single octopus arm. The novel contributions of this work are two-fold: (i) a control-oriented modeling of the anatomically realistic internal muscular architecture of an octopus arm; and (ii) the integration of these muscle models into the energy shaping control methodology. The control-oriented modeling takes inspiration in equal parts from theories of nonlinear elasticity and energy shaping control. By introducing a stored energy function for muscles, the difficulties associated with explicitly solving the matching conditions of the energy shaping methodology are avoided. The overall control design problem is posed as a bilevel optimization problem. Its solution is obtained through iterative algorithms. The methodology is numerically implemented and demonstrated in a full-scale dynamic simulation environment Elastica. Two bio-inspired numerical experiments involving the control of octopus arms are reported.

研究の動機と目的

• オクトパスアームの縦方向、横方向および斜め筋繊維の制御に適したモデルを構築すること。
• 軟体ロボットの操作に適した、解剖学的に正確な筋肉力学をエネルギー形状制御フレームワークに統合すること。
• 保存エネルギー関数による保存的筋力のモデル化により、エネルギー形状制御における一致条件の課題を解決すること。
• 筋肉活性化の二段階最適化を通じて、安定的でタスク特化型の運動制御（例：到達、把持）を実現すること。
• エラスティカプラットフォームを用いたフルスケールの動的シミュレーションにより、制御手法の妥当性を検証すること。

提案手法

• 横断断面と自然長が変化するコッサール棒としてオクトパスアームをモデル化し、$L_0 = 20$ cm、$\nu_1^\circ = 1$、$\nu_2^\circ = 0$、$\kappa^\circ = 0$ を使用する。
• ヒルの筋肉モデルおよび非線形弾性理論に基づく保存エネルギー関数を用いて筋力の表現を行い、一致条件の明示的解法を回避する。
• 制御問題を二段階最適化として定式化：上位最適化は筋肉活性化を最適化し、下位最適化は最適制御の必要条件を用いて平衡を維持する。
• 最大原理を用いて最適性の必要条件を導出し、数値解法のための反復アルゴリズムを設計する。
• 100個の離散要素 $N_d = 100$ および $\Delta t = 10^{-5}$ s を用いてエラスティカで全動的挙動をシミュレートする。
• タスク特化型のコスト関数を設計：到達には $\Phi_{\text{tip}} = \frac{1}{2}|r^* - r(L_0)|^2$ を、把持には $\Phi_{\text{grasp}} = \text{dist}(\Omega, r(s))$ および $\mu_{\text{grasp}} = 10^5 \chi_{[0.4L_0, L_0]}(s)$ を使用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 筋肉の保存エネルギー関数が、軟体ロボットのエネルギー形状制御における明示的一致条件を効果的に置き換えることができるか？
• RQ2 コッサール棒フレームワーク内での、解剖学的に正確な縦方向および横方向筋肉構造を制御に統合するにはどうすればよいか？
• RQ3 最適制御の必要条件に基づく二段階最適化により、軟体ロボットアームで安定的でタスク特化型の運動制御が達成可能か？
• RQ4 筋肉力学の統合が、シミュレーションにおける到達および把持タスクの安定性と性能に与える影響は何か？
• RQ5 制御フレームワークは、貫通を防ぐために、点標的への到達と障害物回避型の把持の両方を処理できるか？

主な発見

• 保存エネルギー関数のアプローチにより、エネルギー形状制御における複雑な一致条件の解法の必要性を回避し、安定な制御設計が可能となった。
• 最大原理に基づく必要条件を用いた二段階最適化フレームワークにより、収束する反復アルゴリズムが得られた。
• 到達実験では、$\mu_{\text{tip}} = 10^5$ の条件下で、角度制約なしに的確な先端位置に到達した。
• 把持実験では、$s \geq 0.4L_0$ の遠位部（全長の60％）が球形物体を貫通せずに包み込み、$\mu_{\text{grasp}} = 10^5$ および不等式制約によって強制された。
• エラスティカにおけるシミュレーション結果から、一定の筋肉制御が棒の平衡を安定化させることを確認し、エネルギー形状制御の有効性が裏付けられた。
• 本手法により、筋肉力学がハミルトニアンフレームワークに効果的に統合され、軟体ロボットシステムにおける複雑な操作タスクの実現が可能となった。