Kinematics-Informed Neural Networks: Enhancing Generalization Performance of Soft Robot Model Identification

运动学 机器人 一般化 计算机科学 外推法 人工神经网络 人工智能 鉴定(生物学) 正向运动学 模拟 反向动力学 数学 物理 数学分析 生物 经典力学 植物
作者
Taerim Yoon,Yoonbyung Chai,Yeonwoo Jang,Hajun Lee,Jung-Hyo Kim,Jaewoon Kwon,Jiyun Kim,Sungjoon Choi
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:9 (4): 3068-3075 被引量:2
标识
DOI:10.1109/lra.2024.3362644
摘要

A hybrid system combining rigid and soft robots (e.g., soft fingers attached to a rigid arm) ensures safe and dexterous interaction with humans. Nevertheless, modeling complex movements involving both soft and rigid robots presents a challenge. Additionally, the difficulty of obtaining large datasets for soft robots, due to the risk of damage by repetitive and extreme actuations, hiders the utilization of data-driven approaches. In this study, we present a Kinematics-Informed Neural Network (KINN), which incorporates rigid body kinematics as an inductive bias to enhance sample efficiency and provide holistic control for the hybrid system. The model identification performance of the proposed method is extensively evaluated in simulated and real-world environments using pneumatic and tendon-driven soft robots. The evaluation result shows employing a kinematic prior leads to an 80.84% decrease in positional error measured in the L1-norm for extrapolation tasks in real-world tendon-driven soft robots. We also demonstrate the dexterous and holistic control of the rigid arm with soft fingers by opening bottles and painting letters. The codes and dataset are made available at 1
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
橘子sungua完成签到,获得积分10
1秒前
111完成签到,获得积分10
1秒前
3秒前
5秒前
6秒前
可乐加冰完成签到,获得积分10
6秒前
David驳回了Ant应助
6秒前
7秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
9秒前
思源应助果粒多采纳,获得10
9秒前
10秒前
好滴捏发布了新的文献求助10
11秒前
bfs发布了新的文献求助10
12秒前
WN发布了新的文献求助10
13秒前
13秒前
慕青应助小白采纳,获得10
14秒前
AAACharlie发布了新的文献求助10
14秒前
热情的达发布了新的文献求助10
14秒前
orixero应助lucky李采纳,获得10
15秒前
15秒前
momo发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
17秒前
guo完成签到,获得积分10
18秒前
可期完成签到,获得积分10
19秒前
20秒前
wsj发布了新的文献求助10
20秒前
果粒多发布了新的文献求助10
21秒前
科目三应助ylq采纳,获得30
22秒前
liupc2019发布了新的文献求助20
23秒前
张雯思发布了新的文献求助10
26秒前
希望天下0贩的0应助momo采纳,获得10
26秒前
27秒前
28秒前
梦华完成签到 ,获得积分10
29秒前
30秒前
ylq发布了新的文献求助30
34秒前
okface关注了科研通微信公众号
34秒前
B2B发布了新的文献求助30
35秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
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 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989297
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531418
关于积分的说明 11253893
捐赠科研通 3270097
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804884
邀请新用户注册赠送积分活动 882087
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809158