Yumuşak robotik kollar için üretiken model tabanlı kontrol stratejileri

Bu araştırma, yumuşak robotik ve generatif yapay zeka alanlarına odaklanarak, bu alanlardaki zorlukları ele almaya yönelik yenilikçi metodolojiler önermektedir. Yumuşak robotik, güvenli insan etkileşimi için umut verici perspektifler sunan manipülatörleri içeren bir alanı temsil eder. Generatif Yapay Zeka'nın içerik oluşturma ve manipülasyon alanındaki ilerlemeleri göz önüne alındığında, bu araştırma, yumuşak robotik kol kontrolünde generatif AI'nın kullanılabilirliğini inceleyerek iki temel katkı sunmaktadır. İlk olarak, KineFormer adlı bir generatif model, yumuşak manipülatörlerin ters kinematiğini modellemeyi amaçlamaktadır. Bu model, kontrol sırasında tutarlı uzuv şekillerini sağlayarak temel modellere üstünlük göstermektedir. İkinci olarak, DynaFormer adlı bir transformer tabanlı ileri dinamik model ve takviyeli öğrenme kullanılarak, dinamik ortamlarda yumuşak robotik kolları kontrol etme etkinliğini sergilemektedir. Bu araştırma, yumuşak robotik ve generatif yapay zeka alanlarının kesişiminde yeni yaklaşımların öncüsü olup, çeşitli pratik alanlarda uyarlanabilir ve çok yönlü robot sistemlerinin geleceğini şekillendirmek için umut vadeden olanaklar sunmaktadır.