[논문 리뷰] Controlling a CyberOctopus Soft Arm with Muscle-like Actuation

Heng-Sheng Chang, Udit Halder외 5명|arXiv (Cornell University)|2020. 10. 02.

Soft Robotics and Applications참고 문헌 31인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 근육 유사한 구동 방식을 갖춘 코스세르 봉으로 모델링된 부드러운 로봇 문어 팔을 위한 새로운 에너지 형상 조절 제어 프레임워크를 제시한다. 비선형 탄성 이론에 영감을 얻은 저장 에너지 함수를 통해 근육 힘을 모델링함으로써, 에너지 형상 조절 제어에서 복잡한 매칭 조건을 회피하고, 이중 최적화를 통한 안정적인 도달 및 쥐기 동작을 가능하게 한다. 이 방법은 엘라스티카에서 생물학적으로 현실적인 팔 운동을 성공적으로 시뮬레이션한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 문어 팔의 종방향, 횡방향 및 기울어진 근육을 제어에 적합한 모델로 개발하기 위해.
• 부드러운 로봇 조작을 위한 에너지 형상 조절 프레임워크에 해부학적으로 정확한 근육 기계학을 통합하기 위해.
• 에너지 형상 조절에서 매칭 조건의 과제를 근육 힘을 저장 에너지 함수로 모델링하여 해결하기 위해.
• 근육 활성화의 이중 최적화를 통해 안정적이고 작업 특화된 운동 제어(예: 도착, 쥐기)를 가능하게 하기 위해.
• 엘라스티카 플랫폼를 사용한 전체 스케일의 동적 시뮬레이션을 통해 제어 방법론을 검증하기 위해.

제안 방법

• 변화하는 단면과 고정 길이 $L_0 = 20$ cm를 갖는 평면적 코스세르 봉으로 문어 팔을 모델링하며, $\nu_1^\circ = 1$, $\nu_2^\circ = 0$, $\kappa^\circ = 0$ 를 사용한다.
• 힐의 근육 모델과 비선형 탄성 이론에서 유도된 저장 에너지 함수를 사용하여 근육 힘을 표현함으로써, 매칭 조건의 직접적 해법을 피한다.
• 제어 문제를 이중 최적화로 설정: 상위 수준은 근육 활성화를 최적화하고, 하위 수준은 최적 제어 필수 조건을 통해 평형을 유지한다.
• 최대 원리(최대 원리)를 사용하여 최적성의 필요 조건을 유도하고, 수치적 해법을 위한 반복 알고리즘을 설계한다.
• 전체 역학을 $N_d = 100$ 개의 이산 요소와 $\Delta t = 10^{-5}$ s로 엘라스티카에서 시뮬레이션한다.
• 작업 특화 비용 함수를 설계: 도착을 위한 $\Phi_{\text{tip}} = \frac{1}{2}|r^* - r(L_0)|^2$ 와 쥐기를 위한 $\Phi_{\text{grasp}} = \text{dist}(\Omega, r(s))$ 와 $\mu_{\text{grasp}} = 10^5 \chi_{[0.4L_0, L_0]}(s)$ 를 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 근육에 대한 저장 에너지 함수가 소프트 로봇의 에너지 형상 조절 제어에서 복잡한 매칭 조건을 효과적으로 대체할 수 있는가?
• RQ2 코스세르 봉 프레임워크 내에서 제어를 위해 해부학적으로 정확한 종방향 및 횡방향 근육 구조를 어떻게 모델링할 수 있는가?
• RQ3 최적 제어의 필요 조건을 기반으로 한 이중 최적화가 소프트 로봇 팔에서 안정적이고 작업 특화된 운동 제어를 가능하게 하는가?
• RQ4 근육 기계학의 통합이 시뮬레이션에서 도착 및 쥐기 작업의 안정성과 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 제어 프레임워크는 침투 없이 점 목표 도착과 장애물 회피 쥐기 동작을 모두 처리할 수 있는가?

주요 결과

• 저장 에너지 함수 접근법이 에너지 형상 조절 제어에서 복잡한 매칭 조건의 해법이 필요 없음을 효과적으로 해결하여 안정적인 제어 설계를 가능하게 하였다.
• 최대 원리 기반의 필요 조건을 갖춘 이중 최적화 프레임워크는 근육 활성화를 위한 수렴하는 반복 알고리즘을 도출하였다.
• 도착 실험에서 $\mu_{\text{tip}} = 10^5$ 일 때 팔 끝이 목표 위치에 도달하여 각도 제약 조건 없이 효과적인 끝부분 정렬이 이루어졌다.
• 쥐기 실험에서 팔의 원추부 60%($s \geq 0.4L_0$)가 침투 없이 구형 물체를 감싸는 것으로 나타났으며, 이는 $\mu_{\text{grasp}} = 10^5$ 와 부등식 제약 조건에 의해 강제되었다.
• 엘라스티카에서의 시뮬레이션 결과는 일정한 근육 제어가 봉의 평형을 안정화시킴을 확인하여 에너지 형상 조절 접근법을 검증하였다.
• 이 방법은 근육 기계학을 해밀토니안 프레임워크에 성공적으로 통합하여 소프트 로봇 시스템에서 복잡한 조작 작업을 가능하게 하였다.