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An Experimental Validation of the Polynomial Curvature Model: Identification and Optimal Control of a Soft Underwater Tentacle

Stella, Francesco und Obayashi, Nana und Della Santina, Cosimo und Hughes, Josie (2022) An Experimental Validation of the Polynomial Curvature Model: Identification and Optimal Control of a Soft Underwater Tentacle. IEEE Robotics and Automation Letters, 7 (4), Seiten 11410-11417. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/LRA.2022.3192887. ISSN 2377-3766.

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Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9835007

Kurzfassung

The control possibilities for soft robots have long been hindered by the lack of accurate yet computationally treatable dynamic models of soft structures. Polynomial curvature models propose a solution to this quest for continuum slender structures. Nevertheless, the results produced with this class of models have been so far essentially theoretical. With the present work, we aim to provide a much-needed experimental validation to these recent theories. To this end, we focus on soft tentacles immersed in water. First, we propose an extension of the affine curvature model to underwater structures, considering the drag forces arising from the fluid-solid interaction. Then, we extensively test the model's capability to describe the system behavior across several shapes and working conditions. Finally, we validate model-based control policies, proposing and solving an optimal control problem for directional underwater swimming. Using the model we show an average increase of more than 3.5 times the swimming speed of a sinusoidal baseline controller, with some tentacles showing an improvement in excess of 5.5 times the baseline.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/192575/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:An Experimental Validation of the Polynomial Curvature Model: Identification and Optimal Control of a Soft Underwater Tentacle
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stella, FrancescoCREATE Lab, EPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Obayashi, NanaCREATE Lab, EPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Della Santina, CosimoCosimo.DellaSantina (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1067-1134NICHT SPEZIFIZIERT
Hughes, JosieCREATE Lab, EPFLNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:21 Juli 2022
Erschienen in:IEEE Robotics and Automation Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:7
DOI:10.1109/LRA.2022.3192887
Seitenbereich:Seiten 11410-11417
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2377-3766
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Modeling, control, and learning for soft robots, system identification, flexible robotics
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Roboterdynamik & Simulation [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Strobl, Dr. Klaus H.
Hinterlegt am:19 Dez 2022 07:25
Letzte Änderung:19 Sep 2023 11:46

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