[论文解读] Using Nonlinear Normal Modes for Execution of Efficient Cyclic Motions in Soft Robots.

Cosimo Della Santina, Dominic Lakatos+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 21, 2018

Cardiomyopathy and Myosin Studies被引用 3

一句话总结

本文提出了一种通用框架，通过稳定非线性正交模态（nonlinear normal modes）来实现软体机器人中高效循环运动的生成——这些模态是状态空间中的子流形，代表自然的振荡行为。通过借鉴人体肌肉骨骼系统的非线性动力学原理，该方法实现了无需依赖动态抵消的节能、鲁棒振荡，在弹性倒立摆和分段式腿部机器人上的仿真与实验中得到验证。

ABSTRACT

With the aim of getting closer to the performance of the animal muscleskeletal system, elastic elements are purposefully introduced in the mechanical structure of soft robots. Indeed, previous works have extensively shown that elasticity can endow robots with the ability of performing tasks with increased efficiency, peak performances, and mechanical robustness. However, despite the many achievements, a general theory of efficient motions in soft robots is still lacking. Most of the literature focuses on specific examples, or imposes a prescribed behavior through dynamic cancellations, thus defeating the purpose of introducing elasticity in the first place. This paper aims at making a step towards establishing such a general framework. To this end, we leverage on the theory of oscillations in nonlinear dynamical systems, and we take inspiration from state of the art theories about how the human central nervous system manages the muscleskeletal system. We propose to generate regular and efficient motions in soft robots by stabilizing sub-manifolds of the state space on which the system would naturally evolve. We select these sub-manifolds as the nonlinear continuation of linear eigenspaces, called nonlinear normal modes. In such a way, efficient oscillatory behaviors can be excited. We show the effectiveness of the methods in simulations on an elastic inverted pendulum, and experimentally on a segmented elastic leg.

研究动机与目标

• 开发一种适用于软体机器人高效运动生成的通用理论，摆脱对特定案例设计或动态抵消的依赖。
• 解决软体机器人中缺乏统一框架以充分利用弹性特性来实现高性能与鲁棒性的难题。
• 从人体中枢神经系统对肌肉骨骼系统的控制机制中汲取灵感，实现生物启发式运动规划。
• 识别并利用非线性动力学理论稳定弹性软体机器人中的内在振荡行为。
• 在不损害弹性优势的前提下，实现规则、高效且鲁棒的循环运动。

提出的方法

• 将软体机器人建模为非线性动力系统，并识别其非线性正交模态（NNMs），即线性特征空间的非线性延拓。
• 利用非线性振荡理论，在状态空间中定位系统自然呈现周期性行为的子流形。
• 设计控制律，使系统稳定在这些NNMs上，确保持续且高效的振荡运动。
• 将该方法应用于弹性倒立摆和分段式弹性腿部的降阶模型以进行验证。
• 在仿真与物理实验中实现该控制策略，验证其稳定性和能量效率。
• 确保控制策略不依赖动态抵消，从而保留弹性的固有优势。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何利用非线性正交模态在软体机器人中生成高效且稳定的循环运动？
• RQ2 内在振荡行为在实现弹性软体机器人节能推进中起到何种作用？
• RQ3 基于非线性正交模态的控制框架是否能优于依赖动态抵消的传统方法？
• RQ4 所提出的方法在实现期望运动模式的同时，如何保留弹性的优势？
• RQ5 人体肌肉骨骼系统的控制原理在多大程度上可迁移至软体机器人系统？

主要发现

• 所提出的方法通过稳定非线性正交模态，成功在软体机器人中生成了规则且高效的循环运动。
• 在弹性倒立摆上的仿真结果表明，系统实现了稳定、自持的振荡，无需外部反馈抵消。
• 在分段式弹性腿部上的实验验证表明，该方法在真实软体机器人系统中具有可行性与鲁棒性。
• 通过避免动态抵消，该方法保留了弹性的优势，如机械鲁棒性与能量效率。
• 控制策略使系统自然产生低能耗的振荡行为，这些行为源于系统内在动力学。
• 结果表明，非线性正交模态为构建软体机器人高效运动的通用框架提供了可行路径。