SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots
作者: Manuel Mekkattu, Mike Y. Michelis, Robert K. Katzschmann
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-17
备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Code and data are available at github.com/srl-ethz/sors
💡 一句话要点
SORS：用于软体机器人的模块化、高保真模拟器，提升仿真到现实的迁移能力。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 软体机器人 仿真 有限元方法 接触建模 控制优化 模块化设计 高保真度 序列二次规划
📋 核心要点
- 软体机器人仿真面临非线性大变形、材料不可压缩和复杂接触交互等挑战，现有模拟器难以兼顾数值稳定性和物理精度。
- SORS模拟器基于能量框架和有限元方法，采用模块化设计，支持自定义材料和驱动模型，提升了模拟器的灵活性和可扩展性。
- 通过真实实验验证，SORS在高保真度地模拟软体机器人行为方面表现出色，并在软体机器人控制优化方面展现了潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为SORS（Soft Over Rigid Simulator）的通用、高保真模拟器，旨在解决软体机器人在多物理场环境中部署时面临的复杂性。该模拟器基于有限元法的能量框架，支持模块化扩展，可包含自定义材料和驱动模型。为了确保物理一致的接触处理，集成了基于序列二次规划的约束非线性优化，从而实现稳定和精确的接触现象建模。通过一系列真实世界的实验验证了模拟器的有效性，包括悬臂梁挠曲、软体机械臂的压力驱动以及PokeFlex数据集中的接触交互。此外，展示了该框架在软体机器人腿部控制优化方面的潜力。实验结果表明，该模拟器能够以高物理保真度捕捉基本材料行为和复杂的驱动动力学，为下一代软体机器人的原型设计提供了一个经过验证的工具，填补了软体机器人生态系统中可扩展性、保真度和可用性方面的空白。
🔬 方法详解
问题定义：软体机器人的仿真面临着诸多挑战，包括材料的非线性大变形、材料的不可压缩性以及复杂的接触交互。现有的机器人仿真器在建模这些现象时，往往难以在数值稳定性和物理精度之间取得平衡，并且缺乏足够的可扩展性来适应各种软体机器人的设计和应用场景。
核心思路：SORS的核心思路是构建一个基于能量的有限元框架，该框架允许模块化的扩展，从而可以方便地集成自定义的材料和驱动模型。通过这种方式，SORS可以灵活地适应不同类型的软体机器人，并能够精确地模拟其复杂的物理行为。此外，SORS还采用了基于序列二次规划的约束非线性优化方法来处理接触问题，从而确保了接触建模的稳定性和准确性。
技术框架：SORS的整体框架主要包括以下几个模块：1) 基于有限元法的能量计算模块，用于模拟软体机器人的变形和应力分布；2) 材料模型模块，支持自定义材料属性，包括线性和非线性材料；3) 驱动模型模块，用于模拟各种驱动方式，如气动、液压和肌肉驱动；4) 接触处理模块，采用基于序列二次规划的约束非线性优化方法，用于模拟软体机器人与环境之间的接触交互；5) 控制优化模块，用于优化软体机器人的控制策略。
关键创新：SORS最重要的技术创新点在于其模块化的设计和高精度的接触处理方法。模块化设计使得SORS可以方便地扩展和定制，以适应不同类型的软体机器人。基于序列二次规划的约束非线性优化方法能够稳定和准确地模拟软体机器人与环境之间的复杂接触交互，这是现有仿真器难以实现的。
关键设计：SORS的关键设计包括：1) 能量函数的选择，需要选择合适的能量函数来描述材料的变形行为；2) 有限元网格的划分，需要根据软体机器人的几何形状和材料属性来选择合适的网格大小和类型；3) 序列二次规划的参数设置，需要根据接触问题的具体情况来调整序列二次规划的参数，以确保优化过程的收敛性和稳定性；4) 材料模型的参数标定，需要通过实验数据来标定材料模型的参数，以确保模拟结果的准确性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过一系列实验验证了SORS模拟器的有效性。在悬臂梁挠曲实验中，SORS的模拟结果与理论值高度吻合。在软体机械臂的压力驱动实验中，SORS能够准确地模拟机械臂的运动轨迹。在PokeFlex数据集的接触交互实验中，SORS的模拟结果与真实实验数据具有很高的一致性。此外，SORS还成功地应用于软体机器人腿部的控制优化，证明了其在复杂控制任务中的潜力。
🎯 应用场景
SORS模拟器在软体机器人设计、控制和优化方面具有广泛的应用前景。它可以用于快速原型设计，减少实际硬件迭代的成本和时间。此外，SORS还可以用于训练软体机器人的控制策略，提高其在复杂环境中的适应性和鲁棒性。该研究成果将加速软体机器人在医疗、康复、搜救等领域的应用。
📄 摘要（原文）
The deployment of complex soft robots in multiphysics environments requires advanced simulation frameworks that not only capture interactions between different types of material, but also translate accurately to real-world performance. Soft robots pose unique modeling challenges due to their large nonlinear deformations, material incompressibility, and contact interactions, which complicate both numerical stability and physical accuracy. Despite recent progress, robotic simulators often struggle with modeling such phenomena in a scalable and application-relevant manner. We present SORS (Soft Over Rigid Simulator), a versatile, high-fidelity simulator designed to handle these complexities for soft robot applications. Our energy-based framework, built on the finite element method, allows modular extensions, enabling the inclusion of custom-designed material and actuation models. To ensure physically consistent contact handling, we integrate a constrained nonlinear optimization based on sequential quadratic programming, allowing for stable and accurate modeling of contact phenomena. We validate our simulator through a diverse set of real-world experiments, which include cantilever deflection, pressure-actuation of a soft robotic arm, and contact interactions from the PokeFlex dataset. In addition, we showcase the potential of our framework for control optimization of a soft robotic leg. These tests confirm that our simulator can capture both fundamental material behavior and complex actuation dynamics with high physical fidelity. By bridging the sim-to-real gap in these challenging domains, our approach provides a validated tool for prototyping next-generation soft robots, filling the gap of extensibility, fidelity, and usability in the soft robotic ecosystem.