対数減衰法を用いた空気圧ソフトハンド制御のための新パラメータ推定法：擬似剛体モデリングの適用
A novel parameter estimation method for pneumatic soft hand control applying logarithmic decrement for pseudo rigid body modeling
ソフトロボットハンドの制御に向けて、擬似剛体モデルと対数減衰法を組み合わせたパラメータ推定手法を提案し、位置・力制御の精度向上を実証した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Haiyun Zhang, Kelvin HoLam Heung, Gabrielle J. Naquila, Ashwin Hingwe, Ashish D. Deshpande
分類: cs.RO
原文アブストラクト
The rapid advancement in physical human-robot interaction (HRI) has accelerated the development of soft robot designs and controllers. Controlling soft robots, especially soft hand grasping, is challenging due to their continuous deformation, motivating the use of reduced model-based controllers for real-time dynamic performance. Most existing models, however, suffer from computational inefficiency and complex parameter identification, limiting their real-time applicability. To address this, we propose a paradigm coupling Pseudo-Rigid Body Modeling with the Logarithmic Decrement Method for parameter estimation (PRBM plus LDM). Using a soft robotic hand test bed, we validate PRBM plus LDM for predicting position and force output from pressure input and benchmark its performance. We then implement PRBM plus LDM as the basis for closed-loop position and force controllers. Compared to a simple PID controller, the PRBM plus LDM position controller achieves lower error (average maximum error across all fingers: 4.37 degrees versus 20.38 degrees). For force control, PRBM plus LDM outperforms constant pressure grasping in pinching tasks on delicate objects: potato chip 86 versus 82.5, screwdriver 74.42 versus 70, brass coin 64.75 versus 35. These results demonstrate PRBM plus LDM as a computationally efficient and accurate modeling technique for soft actuators, enabling stable and flexible grasping with precise force regulation.
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