Modeling and self-sensing of soft robotic structures based on dielectric elastomers

Abstract

In recent years, soft robots have seen growing interest, as new challenges are increasingly difficult to resolve with rigid robots. Truly soft robots require different actuators, sensors and algorithms and can thus benefit from the intrinsically soft Dielectric Elastomers (DEs), which can operate as actuators and sensors simultaneously. Therefore, this work unites the fields of DE and soft robotics research, by developing models and algorithms for DE-based soft robots. The first part of this dissertation introduces a physics-based model for rolled DE actuators (RDEAs), which in soft robots could serve as artificial muscle fibres that elongate and contract depending on electrical voltage. The model accurately predicts the actuator force at given voltage and length while considering material properties and actuator geometry. In the second part, a physical model of a soft robotic system based on RDEAs (named "T-Platform") is developed. Its bistability property is investigated in depth and utilized for increased actuation performance. It is shown in experiments that the static and dynamic behaviour under the influence of physical parameters is accurately captured. The third part is dedicated to a system-level self-sensing algorithm for the T-Platform. By estimating the RDEA lengths through electrical measurements during actuation and considering the physics-based RDEA model, a state observer is derived, showing robust and accurate state estimates of physical prototypes.

Seit längerem erfahren weiche Roboter zunehmende Aufmerksamkeit, da neue Herausforderungen mit starren Robotern immer schwieriger zu bewältigen sind. Sie erfordern andere Aktoren, Sensoren und Algorithmen und können daher von den vollständig weichen Dielektrische Elastomeren (DEs) profitieren, welche gleichzeitig als Aktuatoren und Sensoren fungieren können. Diese Arbeit vereint daher die Forschungsfelder der DEs und der Soft-Robotik durch die Entwicklung von Modellen und Algorithmen für Soft-Roboter auf DE-Basis. Der erste Teil führt ein Modell für gerollte DE-Aktoren (RDEAs) ein, welche sich in Abhängigkeit von einer elektrischen Spannung ausdehnen und kontrahieren. Das Modell sagt die Aktuatorkraft in Abhängigkeit der Spannung und der Aktuatorlänge unter Berücksichtigung von Materialeigenschaften und Aktuatorgeometrie präzise voraus. Im zweiten Teil wird ein Modell eines weichen Robotersystems mit RDEAs (genannt „T-Plattform“) entwickelt. Die Bistabilität des Systems wird eingehend untersucht und zur Steigerung der Aktuationsleistung genutzt. Es wird experimentell gezeigt, dass das Systemverhalten unter dem Einfluss von physikalischen Parametern korrekt erfasst wird. Der dritte und letzte Teil widmet sich einem Selfsensing-Algorithmus für die T-Plattform. Durch Längenschätzung der RDEAs anhand elektrischer Messungen und mit Hilfe des RDEA-Modells wird ein robuster und präziser Zustandsbeobachter abgeleitet und experimentell validiert.