MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017358119
■00520260202103647
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798314875223
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32092635
■035    ▼a(MiAaPQ)umichrackham005999
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a621
■1001  ▼aBrei,  Zachary.
■24510▼aFirst-Principles  Models  and  Safety-Driven  Planning  for  Soft  and  Rigid  Robots
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  Michigan▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a146  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-11,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Gillespie,  Brent;Vasudevan,  Ram.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  Michigan,  2025.
■520    ▼aHumans  naturally  blend  softness  and  rigidity  in  both  their  physical  structure  and  control  strategies,  enabling  them  to  physically  interact  with  the  world  in  ways  that  balance  capability  and  safety.  Replicating  this  balance  in  robotic  systems  is  challenging,  as  most  designs  are  predominantly  soft  or  rigid,  each  with  trade-offs.  As  robots  integrate  into  human-centric  environments,  ensuring  safe  and  effective  physical  interaction  is  paramount.  In  robotics,  physical  interaction  encompasses  functional  tasks  like  manipulation  and  communicative  roles  like  haptic  feedback.  Failures  in  these  interactions  pose  risks  ranging  from  miscommunication  to  equipment  damage  or  even  human  injury.  Different  robot  morphologies  present  different  challenges  for  ensuring  safe  and  effective  interaction.  Rigid  robots  excel  at  precise  manipulation,  but  their  reliance  on  accurate  modeling  complicates  safety  guarantees  when  faced  with  uncertainties  and  real-time  constraints.  In  contrast,  soft  robots  naturally  offer  compliance  that  enhances  safety  but  suffer  from  limited  force  transmission  and  complex  modeling  challenges.  This  thesis  focuses  on  developing  tractable  models  and  optimization  frameworks  that  aim  to  help  robotic  systems  navigate  this  safety-functionality  trade-off  more  effectively.  Rigid  robotic  manipulation  faces  significant  challenges  in  dynamic,  real-world  environments,  where  safety,  autonomy,  and  robust  handling  of  model  uncertainty  are  critical.  Current  approaches  experience  a  trade-off  between  real-time  operation  and  safety  during  operation,  making  them  unsuitable  for  human-centric  environments.  To  address  this  trade-off,  I  developed  WAITR  (Wrench  Analysis  for  Inertial  Transport  using  Reachability),  a  real-time  and  provably  safe  planning  and  control  framework  for  non-prehensile  manipulation  of  unsecured  objects  under  model  uncertainty.  Like  a  restaurant  waiter  balancing  a  tray,  WAITR  determines  how  to  safely  apply  contact  wrenches  to  manipulate  unsecured  objects.  Reachability  analysis  is  used  to  conservatively  overapproximate  contact  wrenches  enabling  both  continuous-time  safety  and  robust  accounting  for  model  uncertainty.  WAITR  is  validated  through  simulation  and  hardware  experiments.    Physical  interaction  is  an  important  form  of  communication  that  can  enhance  virtual  and  augmented  reality  experiences  and  improve  access  to  information  for  blind  and  visually  impaired  individuals.  One  method  of  communication  is  through  haptic  shape  displays,  which  communicate  tactile  information  through  a  deformable  surface.  Current  displays  struggle  with  scalability,  limited  resolution,  large  form  factors,  and  an  inability  to  independently  render  shape  and  stiffness.  A  promising  method  of  actuation  is  pneumatics,  which  is  highly  scalable  and  can  be  used  in  soft  structures  to  render  surfaces,  though  force  transmission  for  rendering  stiff  objects  is  lacking.  To  address  current  limitations,  the  use  of  articulated  inflatable  mobile  structures  (AIMS)  as  an  actuation  technology  was  investigated  for  improving  haptic  shape  displays.  Through  encasing  soft  inflatable  actuators  with  rigid  linkages,  AIMS  can  maintain  a  high  mobility  while  improving  the  force  transmission  of  the  soft  inflatables.  A  network-based  model  was  derived  and  experimentally  validated  for  single-cell  AIMS.  Then,  the  modeling  framework  was  extended  to  multi-cell  AIMS  where  shared  structural  elements  enable  coupled  cells  to  affect  each  other  through  transmitting  forces  and  motions.  It  was  demonstrated  that  multi-cell  AIMS  can  independently  control  both  their  shape  and  stiffness  through  appropriate  selection  of  the  control  inputs.  Finally,  two  optimization  problems  were  formulated.  The  first  determines  the  pressure  inputs  required  to  render  a  desired  shape.  The  second  co-optimizes  the  structural  design  and  control  inputs  to  achieve  specific  shapes.  These  optimization  frameworks  demonstrate  the  viability  of  using  AIMS  for  haptic  shape  displays.  This  dissertation  introduces  tractable  frameworks  for  safe  manipulation  and  expressive  haptic  feedback,  enabling  safer  and  more  capable  systems  for  both  manipulation  and  haptic  communication.
■590    ▼aSchool  code:  0127.
■650  4▼aMechanical  engineering
■650  4▼aRobotics
■650  4▼aComputer  engineering
■653    ▼aSoft  robot
■653    ▼aOptimization
■653    ▼aManipulation
■653    ▼aHaptics
■653    ▼aMotion  planning
■690    ▼a0548
■690    ▼a0771
■690    ▼a0464
■71020▼aUniversity  of  Michigan▼bMechanical  Engineering.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-11B.
■790    ▼a0127
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17358119▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서