論文の概要: A Coordinated Dual-Arm Framework for Delicate Snap-Fit Assemblies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.18153v1
- Date: Sat, 22 Nov 2025 18:50:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.657323
- Title: A Coordinated Dual-Arm Framework for Delicate Snap-Fit Assemblies
- Title（参考訳）: Snap-Fit アセンブリを記述するための協調型デュアルArm フレームワーク
- Authors: Shreyas Kumar, Barat S, Debojit Das, Yug Desai, Siddhi Jain, Rajesh Kumar, Harish J. Palanthandalam-Madapusi,
- Abstract要約: 複雑なスナップフィットアセンブリは、オーバーシュートによって引き起こされるコンポーネントの損傷や組み立て失敗を防ぐために、タイムリーなエンゲージメント検出と迅速な力の減衰を要求する。
我々はSnapNetを紹介した。SnapNetは軽量なニューラルネットワークで、共同速度のトランジェントからリアルタイムでスナップフィットのエンゲージメントを検出する。
本稿では,SnapNet駆動型検出とイベントトリガーインピーダンス変調を統合した動的システムに基づくデュアルアーム協調フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5537556667860262
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Delicate snap-fit assemblies, such as inserting a lens into an eye-wear frame or during electronics assembly, demand timely engagement detection and rapid force attenuation to prevent overshoot-induced component damage or assembly failure. We address these challenges with two key contributions. First, we introduce SnapNet, a lightweight neural network that detects snap-fit engagement from joint-velocity transients in real-time, showing that reliable detection can be achieved using proprioceptive signals without external sensors. Second, we present a dynamical-systems-based dual-arm coordination framework that integrates SnapNet driven detection with an event-triggered impedance modulation, enabling accurate alignment and compliant insertion during delicate snap-fit assemblies. Experiments across diverse geometries on a heterogeneous bimanual platform demonstrate high detection accuracy (over 96% recall) and up to a 30% reduction in peak impact forces compared to standard impedance control.
- Abstract（参考訳）: レンズをアイウェアのフレームに挿入したり、電子部品の組み立て中にスナップフィットの集合体を挿入したり、タイムリーなエンゲージメントの検出と迅速な力の減衰を要求したり、過剰なショットによる部品損傷や組み立ての失敗を防ぐ。
これらの課題に,2つの重要なコントリビューションで対処しています。
第一に、SnapNetは軽量なニューラルネットワークで、共同速度のトランジェントからリアルタイムでスナップフィットのエンゲージメントを検知し、外部センサーを使わずにプロプレッセプティブ信号を用いて信頼性の高い検出を実現する。
第2に、スナップネット駆動検出とイベントトリガーインピーダンス変調を統合し、微妙なスナップフィットアセンブリ中の正確なアライメントとコンプライアンスインサートを可能にする動的システムベースのデュアルアーム協調フレームワークを提案する。
不均一な2次元プラットフォーム上での多様な測地実験は、標準的なインピーダンス制御と比較して高い検出精度(96%以上のリコール)と最大30%のピーク衝撃力の減少を示す。
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