Configuration identification of on-demand variable stiffness strain-limiting layers in zig-zag soft pneumatic actuators using deep learning methods
Notice bibliographique
Résumé
Soft pneumatic actuators (SPAs) typically offer a fixed trajectory, resulting in one specific tip motion for a given range of pressure. When multiple trajectories are needed, these actuators require re-fabrication with altered structural designs, with different lengths, chamber sizes, and wall thicknesses etc. Passive modular variable stiffness SPAs present a significant advantage by enabling the realization of many distinct trajectories without structural redesign. Although various mathematical modeling techniques are widely used to predict their tip motion by treating it a kinematics problem, solving the inverse problem in the presence of modular strain-limiting layer (SLL) configurations is challenging. It is essential to determine the configuration of such a slender actuator in the form of a robot manipulator to deploy it for a specific function and application without re-fabricating them, by simply varying the SLL per the configuration required for a particular tip-point trajectory. To this aim, this paper introduces a hybrid methodology (based on feed-forward neural network) and a convolutional neural network-based method to predict the required SLL configuration for a particular tip trajectory of the SPA. This methodology is generic enough to apply to such actuators to predict their configuration as per their specific tip point trajectory in Cartesian space. The results presented for a slender SPA have demonstrated that the proposed method has predicted its configurations for a range of applications typified by an endoscope prototype, a soft robotic gripping application, and a system mimicking human finger movement with an average error of 1.65%. This study offers a versatile methodology for "function and application specific" SPAs or robot manipulators without re-fabricating them, by strategically combining SLL and machine learning-based prediction to generate a specific trajectory.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».