Energy efficiency of mobile soft robots
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Notice bibliographique
Résumé
The performance of mobile soft robots is usually characterized by their locomotion/velocity efficiency, whereas the energy efficiency is a more intrinsic and fundamental criterion for the performance evaluation of independent or integrated soft robots. In this work, a general framework is established to evaluate the energy efficiency of mobile soft robots by considering the efficiency of the energy source, actuator and locomotion, and some insights for improving the efficiency of soft robotic systems are presented. Proposed as the ratio of the desired locomotion kinetic energy to the input mechanical energy, the energy efficiency of locomotion is found to play a critical role in determining the overall energy efficiency of soft robots. Four key factors related to the locomotion energy efficiency are identified, that is, the locomotion modes, material properties, geometric sizes, and actuation states. It is found that the energy efficiency of most mobile soft robots reported in the literature is surprisingly low (mostly below 0.1%), due to the inefficient mechanical energy that essentially does not contribute to the desired locomotion. A comparison of the locomotion energy efficiency for several representative locomotion modes in the literature is presented, showing a descending ranking as: jumping ≫ fish-like swimming > snake-like slithering > rolling > rising/turning over > inchworm-like inching > quadruped gait > earthworm-like squirming. Besides, considering the same locomotion mode, soft robots with lower stiffness, higher density and larger size tend to have higher locomotion energy efficiency. Moreover, a periodic pulse actuation instead of a continuous actuation mode may significantly reduce the input mechanical energy, thus improving the locomotion energy efficiency, especially when the pulse actuation matches the resonant states of the soft robots. The results presented herein indicate a large and necessary space for improving the locomotion energy efficiency, which is of practical significance for the future development and application of soft robots.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle