Neues Steuerverfahren für flexible Biege-Roboter

Weiche Roboter bekommen gerade viel Aufmerksamkeit wegen ihrer Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Sie können zarte Objekte leicht handhaben und sich durch komplexe Umgebungen bewegen. Aber die Kontrolle über diese Roboter kann tricky sein, da ihre weichen Materialien nicht-lineare Bewegungen hervorrufen. Ein häufiges Problem bei der Steuerung von weichen Robotern ist Hysterese, was zu Verzögerungen und Ungenauigkeiten in ihren Bewegungen führen kann.

Dieser Artikel stellt einen neuen Ansatz zur Steuerung von weichen Biege-Robotern vor. Er führt eine Methode ein, die ein unscharfes pneumatisches Rechenmodell nutzt, um mit Hysterese umzugehen. Das Ziel ist es, das Nachverfolgen von Bewegungen in weichen Aktuatoren, die sich biegen und drehen können, zu verbessern.

#Hintergrund zu Weichen Robotern und Pneumatischen Aktuatoren

Weiche Roboter verwenden oft pneumatische (luftbetriebene) Aktuatoren, die mit leichten Materialien starke Bewegungen erzeugen können. Ein beliebtes Design, bekannt als McKibben-Aktuator, besteht aus einer Gummiblase, die sich ausdehnt und zusammenzieht, wenn Luft hinein und herausgepumpt wird. Allerdings erlauben traditionelle Designs normalerweise nur gerade Bewegungen. Jüngste Innovationen haben diesen weichen Aktuatoren das Biegen ermöglicht, was eine grössere Bewegungsfreiheit bietet.

Die Materialien, aus denen diese weichen Roboter bestehen, machen sie auch attraktiv, da sie sicher im Umgang sind. Aber sie bringen auch erhebliche Kontrollherausforderungen mit sich, besonders wenn präzise Bewegungen erforderlich sind.

Hysterese ist ein grosses Problem in der weichen Robotik. Es bezieht sich auf die Verzögerung in der Reaktion, wenn der Aktuator aktiviert wird. Wenn du zum Beispiel einen weichen Aktuator drückst, um ihn zu biegen, könnte er nicht sofort in seine ursprüngliche Form zurückkehren, nachdem du den Druck aufgehört hast. Dieses zeitabhängige Verhalten kann es schwierig machen, die Bewegungen des Roboters genau zu steuern.

#Umgang mit Hysterese in Weichen Aktuatoren

Um Hysterese zu bekämpfen, kombinieren viele Forscher Vorwärtsmodelle mit Feedback-Steuerungssystemen. Die Vorwärtsmodelle sollen vorhersagen, wie sich der Aktuator basierend auf aktuellen Eingaben verhalten wird, während Feedback-Systeme das System basierend auf der tatsächlichen Leistung anpassen.

Traditionelle Methoden zur Erstellung von Vorwärtsmodellen basieren oft auf komplexen Gleichungen oder neuronalen Netzwerken, die schwer zu verstehen und zu warten sein können. Neuronale Netzwerke, obwohl leistungsstark, benötigen eine Menge Daten für ein effektives Training und können rechnerisch anspruchsvoll sein.

Im Gegensatz dazu sind mathematische Modelle, die auf einfacheren Prinzipien basieren, tendenziell leichter zu interpretieren, benötigen aber oft viel Zeit für die Optimierung. Das schafft einen Kompromiss zwischen Verständlichkeit und Leistung.

#Einführung in Physikalisches Reservoircomputing

Eine neue Option für das Modellieren in diesem Bereich ist physikalisches Reservoircomputing. Dieser Ansatz nutzt physikalische Systeme, wie die weichen Aktuatoren selbst, um komplexe Berechnungen durchzuführen. Der Zustand dieser physikalischen Systeme ändert sich basierend auf Eingaben und ermöglicht so einen reduzierten Bedarf an Rechenleistung.

In diesem Modell werden Eingaben in das physikalische System eingespeist, das sich dann über die Zeit entwickelt und nicht-lineare Verhaltensweisen erfasst. Wichtig ist, dass das physikalische System bei Bedarf ersetzt werden kann, ohne umfangreiche Neutrainings des Modells.

Reservoircomputing wurde sowohl in offenen als auch in geschlossenen Steuerungssystemen angewendet. Allerdings bleibt seine Anwendung bei der Vorwärtskompensation von Hysterese relativ unerforscht.

#Der Beitrag der Fuzzy-Logik in der Steuerungsmodellierung

Fuzzy-Logik ist eine Methode, die hilft, Unsicherheiten in Daten zu behandeln. In diesem Zusammenhang kann Fuzzy-Logik helfen, die komplexen nicht-linearen Dynamiken von weichen Aktuatoren besser zu modellieren als traditionelle Ansätze. Durch die Nutzung von Fuzzy-Logik können wir besser auf die inhärenten Unsicherheiten im Verhalten von weichen Materialien eingehen.

Eine Methode, die wir verwenden können, ist das Takagi-Sugeno-Fuzzy-Modell. Dieses Modell ermöglicht es uns, eine Reihe von einfachen Regeln zu erstellen, die beschreiben, wie das System auf verschiedene Eingaben reagiert. Es gruppiert Eingangs-Ausgangs-Beziehungen in unscharfen Gruppen, was es einfacher macht vorherzusagen, wie sich das System verhalten wird.

Der vorgeschlagene Ansatz kombiniert dieses Fuzzy-Modell mit physikalischem Reservoircomputing. Dadurch können wir weiche Biegeaktoren effektiv steuern und gleichzeitig die Genauigkeit unserer Vorhersagen sowie die Geschwindigkeit der Berechnungen verbessern.

#Design des Pneumatischen Biege-Aktuators

Der in dieser Studie entworfene pneumatische Biege-Aktuator besteht aus mehreren Teilen: einem metallischen Grundkörper, einer Gummiblase, einem Metallende und einer verbindenden Metallplatte. Wenn Luft in die Blase gepumpt wird, dehnt sie sich aus, was dazu führt, dass der Aktuator sich biegt. Sobald die Luft abgelassen wird, kehrt der Aktuator in seine ursprüngliche gerade Form zurück.

In diesem Design wird ein Dual-PAM-Aktuator als physikalisches Reservoir verwendet. Dieser Aktuator hat zwei Gummiblase und zwei Luftkammern, die zusammenarbeiten. Die erste Kammer wird aktiv gesteuert, während die zweite Kammer druckbeaufschlagt und versiegelt bleibt. Die Interaktion zwischen diesen beiden Teilen schafft eine komplexe Dynamik, die effektives Rechnen und Steuern unterstützt.

#Hysterese-Eigenschaften in Weichen Aktuatoren

Um das Verhalten des pneumatischen Aktuators zu verstehen, wurden Experimente durchgeführt, um seine Hysterese-Eigenschaften zu untersuchen. Durch das Anwenden verschiedener Drücke massen die Forscher die Ausgangsbiegungswinkel des Aktuators als Reaktion.

Diese Experimente zeigten, dass der Aktuator hysteretisches Verhalten aufweist, was bedeutet, dass die Eingangs-Ausgangs-Beziehung nicht perfekt ist. Dieses nicht-lineare Verhalten macht es schwierig, die Bewegungen des Aktuators genau vorherzusagen.

Die resultierenden Daten zeigten, dass die Beziehungen zwischen Eingabe und Ausgabe komplex und stark von den physikalischen Eigenschaften des Aktuators beeinflusst sind. Diese Beziehungen zu verstehen, ist entscheidend für die Verbesserung der Steuerungsmethoden.

#Vorwärtskompensationsmodelle für Hysterese

Zwei unterschiedliche Vorwärtskompensationsmodelle wurden zur Prüfung und zum Vergleich entwickelt. Das erste Modell verwendet ein herkömmliches Echo State Network (ESN), während das zweite Modell das vorgeschlagene Fuzzy Physical Reservoir Computing (FPRC)-Modell ist.

#Echo State Network (ESN) Modell

Das ESN-Modell ist ein typischer Ansatz für Reservoircomputing. Es nutzt ein grosses Netzwerk, das Eingaben verarbeitet und Ausgaben erzeugt. In diesem System ist die zentrale Komponente das zufällige Netzwerk, bekannt als "Reservoir", das fest bleibt, während die Ausgangsverbindungen trainiert werden.

Das ESN-Modell kann komplexe dynamische Verhaltensweisen erfassen, ist aber oft rechnerisch aufwendig aufgrund seiner Grösse. Die Leistung des Netzwerks kann durch die Wahl der Hyperparameter beeinträchtigt werden, was es notwendig macht, diese vor der erfolgreichen Implementierung zu optimieren.

#Fuzzy Physical Reservoir Computing (FPRC) Modell

Das vorgeschlagene FPRC-Modell ersetzt das traditionelle Reservoir in einem ESN durch einen pneumatischen Biege-Aktuator. Dieses physikalische Reservoir nutzt die inhärente Dynamik des Aktuators selbst, was es ihm ermöglicht, nicht-lineare Verhaltensweisen zu managen, ohne übermässige Rechenressourcen zu benötigen.

Das FPRC-Modell verwendet eine Kombination aus den Ausgaben des physikalischen Reservoirs und Fuzzy-Logik, um Ausgaben zu erzeugen. Dieses Setup ermöglicht nicht nur die Verarbeitung in Echtzeit, sondern verbessert auch die Interpretierbarkeit des Modells, was es einfacher macht, zu verstehen, wie das System auf verschiedene Eingaben reagiert.

#Vergleich der Modelle

Um die Leistung beider Modelle zu bewerten, wurden Daten aus vorherigen Experimenten verwendet. Der Trainingsprozess bestand darin, die Modelle anzupassen, um die Fehler in den Ausgaben zu minimieren. Verschiedene Metriken, wie Wurzelmittelquadratfehler (RMSE), wurden eingesetzt, um die Qualität der Ergebnisse zu messen.

Die Ergebnisse zeigten, dass beide Modelle während des Trainings ähnlich abschnitten, das FPRC-Modell jedoch während des Tests eine überlegene Leistung zeigte. Das FPRC-Modell produzierte nicht nur genauere Ausgaben, sondern reduzierte auch erheblich die für die Berechnung benötigte Zeit.

#Anwendungen und Experimentelle Ergebnisse

Das FPRC-Modell wurde sowohl in offenen als auch in geschlossenen Systemen getestet. In offenen Szenarien hatte das Modell die Aufgabe, Referenzsignale zu verfolgen, während geschlossene Systeme Feedback-Mechanismen beinhalteten, um die Genauigkeit zu verbessern.

Die Ergebnisse dieser Experimente zeigten, dass beide Arten von Steuerungssystemen erfolgreich die gewünschten Biegewinkel verfolgen konnten. Das geschlossene System, das durch eine Feedback-Steuerung verbessert wurde, zeigte eine bessere Leistung, insbesondere unter variierenden Bedingungen.

Zusätzliche Tests beinhalteten das Verfolgen verschiedener Signaltypen, darunter Sinuswellen und komplexe Chirp-Signale. Die Robustheit des FPRC-Modells wurde validiert, da es die Signale effektiv verfolgen konnte, selbst als Störungen eingeführt wurden.

#Fazit

Zusammenfassend hat diese Studie einen neuartigen Ansatz zur Steuerung pneumatischer weicher Aktuatoren durch das FPRC-Modell eingeführt. Durch die Integration eines Dual-PAM-Aktuators als physikalisches Reservoir mit Fuzzy-Logik-Verarbeitung konnte die neue Methode erfolgreich die Hysterese in der Bewegungsverfolgung kompensieren.

Die Ergebnisse zeigten, dass das FPRC-Modell traditionelle Modelle wie das ESN in Bezug auf Genauigkeit und benötigte Rechenzeit übertraf. Die experimentelle Validierung hob die Fähigkeit des Modells hervor, die Kontrolle über weiche Aktuatoren effektiv aufrechtzuerhalten, selbst unter realen Störungen.

Die vielversprechenden Ergebnisse legen nahe, dass zukünftige Entwicklungen zu weiteren Anwendungen von physikalischem Reservoircomputing in der weichen Robotik führen könnten. Laufende Forschungen könnten Wege erkunden, um die physikalischen Komponenten zu vereinfachen, was möglicherweise zu kompakteren Designs führen könnte, ohne die Steuerungswirksamkeit zu beeinträchtigen.