Reduced order modeling of hybrid soft-rigid robots using global, local, and state-dependent strain parameterization

机器人 国家(计算机科学) 控制理论(社会学) 软机器人 订单(交换) 计算机科学 控制工程 工程类 人工智能 算法 控制(管理) 财务 经济
作者
Anup Teejo Mathew,Daniel Feliu-Talegón,Abdulaziz Y. Alkayas,Frédéric Boyer,Federico Renda
出处
期刊:The International Journal of Robotics Research [SAGE]
标识
DOI:10.1177/02783649241262333
摘要

The need for fast and accurate analysis of soft robots calls for reduced order models (ROM). Among these, the relative reduction of strain-based ROMs follows the discretization of the strain to capture the configurations of the robot. Based on the geometrically exact variable strain parametrization of the Cosserat rod, we developed a ROM that necessitates a minimal number of degrees of freedom to represent the state of the robot: the Geometric Variable Strain (GVS) model. This model allows the static and dynamic analysis of open-, branched-, or closed-chain soft-rigid hybrid robots, all under the same mathematical framework. This paper presents for the first time the complete GVS modeling framework for a generic hybrid soft-rigid robot. Based on the Magnus expansion of the variable strain field, we developed an efficient recursive algorithm for computing the Lagrangian dynamics of the system. To discretize the soft link, we introduce state- and time-dependent basis, which is the most general form of strain basis. We classify the independent bases into global and local bases. We propose “FEM-like” local strain bases with nodal values as their generalized coordinates. Finally, using four real-world applications, we illustrate the potential of the model developed. We think that the soft robotics community will use the comprehensive framework presented in this work to analyze a wide range of specific robotic systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
114514完成签到 ,获得积分10
2秒前
油油完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
林与多一半完成签到 ,获得积分10
3秒前
千里完成签到 ,获得积分10
5秒前
浅风发布了新的文献求助10
6秒前
LC完成签到,获得积分10
6秒前
9秒前
Shine完成签到 ,获得积分10
9秒前
英姑应助开心的凝荷采纳,获得10
12秒前
walter完成签到,获得积分10
12秒前
wenwei完成签到,获得积分10
12秒前
陈施姣发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
23秒前
小二郎应助单薄的钢笔采纳,获得10
23秒前
Ava应助Luffy采纳,获得10
25秒前
27秒前
29秒前
思源应助liu采纳,获得10
30秒前
DJY完成签到,获得积分10
30秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
竹萧发布了新的文献求助10
32秒前
33秒前
陈施姣完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
无极微光应助PhDL1采纳,获得30
37秒前
37秒前
小线团黑桃完成签到,获得积分10
38秒前
38秒前
汉堡包应助涔雨采纳,获得10
43秒前
43秒前
zlzl发布了新的文献求助10
43秒前
44秒前
小杭76应助田田采纳,获得10
46秒前
47秒前
欢喜的皮卡丘完成签到,获得积分10
47秒前
47秒前
49秒前
RATHER发布了新的文献求助10
50秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Alloy Phase Diagrams 1000
Introduction to Early Childhood Education 1000
2025-2031年中国兽用抗生素行业发展深度调研与未来趋势报告 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 901
Item Response Theory 600
Historical Dictionary of British Intelligence (2014 / 2nd EDITION!) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5425301
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4539379
关于积分的说明 14167473
捐赠科研通 4456762
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2444285
邀请新用户注册赠送积分活动 1435283
关于科研通互助平台的介绍 1412688