来自荷兰特温特大学的研究人员探索出一种方法，利用数据驱动的控制方法，可以直观地解决软气动执行器的协调和控制问题。相关研究发表在2023年3月15日《机器人与人工智能前沿》(Frontier in Robotics and AI)第10卷。

　　 　　DOI网站:https://doi.org/10.3389/frobt.2023.1056118 　　文章PDF如下: 　　Frobt-10-1056118.pdf使用特征化数据来实现自适应控制。https://www.zhihu.com/video/1626870443914317824纤维增强柔性气动执行器由于其非线性行为和制造过程中的非均匀性而难以控制。基于模型的控制器通常难以补偿非均匀和非线性的材料行为，而无模型的方法更难以直观地解释和调整。在这里，研究人员介绍了外径为12毫米的纤维增强软气动模块的设计、制造、表征和控制 　　具体地，表示数据用于适应性地控制软气动致动器。根据测量的特征数据，在致动器输入压力和致动器空间角度之间拟合映射函数。这些图表可用于构建前馈控制信号，并根据致动器弯曲配置自适应地调整反馈控制器。通过将测得的二维末端方向与参考轨迹进行比较，实验验证了该控制方法的性能。自适应控制器能够成功地跟踪规定的轨迹，弯曲角度的平均***误差为2.0°，绕轴向弯曲相位的平均***误差为68.3°。 　　数据驱动控制方法可以提供一个直观的解决方案来调整和控制软气动执行器，并补偿其非均匀和非线性行为。

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