Differentiable Surrogate Models for Design and Trajectory Optimization of Auxetic Soft Robots
Notice bibliographique
Résumé
Soft robot designs based on auxetic (i.e., negative Poisson's ratio) lattices could offer superior dexterity, tunable local kinematics, and morphological intelligence. However, the design and control of these structures for robotic tasks, requiring multiple states and motions, remains a challenging problem. Finite element models (FEMs) offer a promising way of predicting robot behaviour that might be used for design and control optimization. Yet, these physics-based models often have high computational cost and can not provide explicit gradient information to guide the search for optimal designs. In this paper, we abstract the physical predictions of FEMs through differentiable surrogate models and demonstrate design and trajectory optimization using a gradient-based optimizer. We compare the performance of convolutional neural networks (CNNs) and graph neural networks (GNNs) as surrogate models. We then demonstrate the use of a gradient-based optimizer to find optimal designs for a specified deformation and optimal pairs of designs and actuation inputs for a trajectory specified by waypoints. In each case, the differentiable surrogate model enables the gradient-based optimizer to discover novel designs lying outside of the training data that achieve the required motions (with an relative error ≤10% for trajectories).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».