論文の概要: From Ceilings to Walls: Universal Dynamic Perching of Small Aerial Robots on Surfaces with Variable Orientations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19765v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 17:53:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:24:40.104277
• Title: From Ceilings to Walls: Universal Dynamic Perching of Small Aerial Robots on Surfaces with Variable Orientations
• Title（参考訳）: シーリングから壁へ:可変配向を有する小型空中ロボットのユニバーサルダイナミックパーチ
• Authors: Bryan Habas, Aaron Brown, Donghyeon Lee, Mitchell Goldman, Bo Cheng,
• Abstract要約: この研究は、様々な大きさの四元数と異なる向きを持つ曲面に対する普遍的動的摂動能力を示す。 異なるロボットスケールで幾何比率を維持することは、一貫したパーチ動作を保証する。 ランディングギアの継手剛性と減衰が引抜き挙動および性能に及ぼす影響
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.503234350698653
• License:
• Abstract: This work demonstrates universal dynamic perching capabilities for quadrotors of various sizes and on surfaces with different orientations. By employing a non-dimensionalization framework and deep reinforcement learning, we systematically assessed how robot size and surface orientation affect landing capabilities. We hypothesized that maintaining geometric proportions across different robot scales ensures consistent perching behavior, which was validated in both simulation and experimental tests. Additionally, we investigated the effects of joint stiffness and damping in the landing gear on perching behaviors and performance. While joint stiffness had minimal impact, joint damping ratios influenced landing success under vertical approaching conditions. The study also identified a critical velocity threshold necessary for successful perching, determined by the robot's maneuverability and leg geometry. Overall, this research advances robotic perching capabilities, offering insights into the role of mechanical design and scaling effects, and lays the groundwork for future drone autonomy and operational efficiency in unstructured environments.
• Abstract（参考訳）: この研究は、様々な大きさの四元数と異なる向きを持つ曲面に対する普遍的動的摂動能力を示す。 非次元化フレームワークと深層強化学習を用いて,ロボットの大きさと表面方向が着地能力に与える影響を体系的に評価した。 シミュレーションと実験の両方で検証された,異なるロボットスケールの幾何学的比率を維持することにより,一貫したパーチ動作が保証されるという仮説を立てた。 さらに, 降着装置における継手剛性および制振が打抜き挙動および性能に及ぼす影響について検討した。 継手剛性は最小限の影響を受けていたが, 継手減衰比は垂直接近条件下での着地成功に影響を及ぼした。 この研究は、ロボットの操作性や脚の形状によって決定される、摂食の成功に必要な臨界速度閾値も特定した。 全体として、この研究はロボットのパーキング能力を向上し、機械設計とスケーリング効果の役割に関する洞察を提供し、非構造環境における将来のドローンの自律性と運用効率の基盤となる。

関連論文リスト

• Causal Reinforcement Learning for Optimisation of Robot Dynamics in Unknown Environments [4.494898338391223]
  本研究は,ロボット操作の高度化に向けた新しい因果強化学習手法を導入する。 提案する機械学習アーキテクチャにより,ロボットは物体の視覚的特徴間の因果関係を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T11:40:51Z)
• Unsupervised Learning of Effective Actions in Robotics [0.9374652839580183]
  ロボット工学における現在の最先端のアクション表現は、ロボットのアクションに対する適切な効果駆動学習を欠いている。 連続運動空間の離散化と「アクションプロトタイプ」生成のための教師なしアルゴリズムを提案する。 シミュレーションされた階段登上補強学習課題について,本手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-03T13:28:52Z)
• Adapt On-the-Go: Behavior Modulation for Single-Life Robot Deployment [88.06408322210025]
  展開中のシナリオにオンザフライで適応する問題について検討する。 ROAM(RObust Autonomous Modulation)は,事前学習した行動の知覚値に基づくメカニズムを提案する。 ROAMによりロボットはシミュレーションと実Go1の四足歩行の両方の動的変化に迅速に適応できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T08:22:28Z)
• Context-Conditional Navigation with a Learning-Based Terrain- and Robot-Aware Dynamics Model [11.800678688260081]
  我々は,TRADYNと呼ばれる新しい確率的,地形的,ロボット対応のフォワードダイナミクスモデルを開発した。 本研究では,一輪式ロボットと空間的に異なる摩擦係数を持つ異なる地形配置を備えた2次元ナビゲーション環境において,本手法の評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-18T12:42:59Z)
• Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning for Triggering and Control of Rotational Maneuvers [11.29285364660789]
  高速で頑健な逆着陸は、特に機内でのセンシングと計算に完全に依存しながらも、空中ロボットにとって難しい偉業である。 これまでの研究では、一連の視覚的手がかりとキネマティックな動作の間に直接的な因果関係が特定され、小型の空中ロボットでこの困難なエアロバティックな操作を確実に実行することができた。 本研究では、まずDeep Reinforcement Learningと物理シミュレーションを用いて、頑健な逆着陸のための汎用的最適制御ポリシーを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T14:38:10Z)
• 6N-DoF Pose Tracking for Tensegrity Robots [5.398092221687385]
  引張ロボットは剛性圧縮要素(ロッド)と柔軟な引張要素(ケーブルなど)から構成される この研究は、マーカーのない視覚に基づく方法で、緊張するロボットのポーズトラッキングに対処することを目的としている。 RGB-Dビデオから張力ロボットの各剛体要素の6-DoFポーズを反復的に推定するプロセスを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-29T20:55:29Z)
• VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait Representation [78.92147339883137]
  本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。 本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。 生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T19:49:53Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile Quadruped Locomotion [69.87112582900363]
  現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。 本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。 本研究では, 歩幅, 歩幅, 立位など, 歩行パラメータに直接対応した駆動信号マップの具体的特性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T10:02:02Z)
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
  本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。 連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。 我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z)
• OSCAR: Data-Driven Operational Space Control for Adaptive and Robust Robot Manipulation [50.59541802645156]
  オペレーショナル・スペース・コントロール(OSC)は、操作のための効果的なタスクスペース・コントローラとして使われてきた。 本稿では,データ駆動型OSCのモデル誤差を補償するOSC for Adaptation and Robustness (OSCAR)を提案する。 本手法は,様々なシミュレーション操作問題に対して評価し,制御器のベースラインの配列よりも大幅に改善されていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-02T01:21:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。