論文の概要: Model-Less Feedback Control of Space-based Continuum Manipulators using Backbone Tension Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06754v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 09:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.181695
• Title: Model-Less Feedback Control of Space-based Continuum Manipulators using Backbone Tension Optimization
• Title（参考訳）: バックボーン張力最適化を用いた宇宙用連続マニピュレータのモデルレスフィードバック制御
• Abstract要約: 連続マニピュレータは、閉じ込められた、障害物の多い環境でのナビゲーションのディクスタリティと安全なコンプライアンスを提供する。 無限次元のバックボーン変形、非モデル化内部摩擦、構成に依存した剛性は、モデルベースキネマティックな定式化の信頼性を制限する。 この研究は、微分凸更新を通じてオンラインに改良された経験的に固有のヤコビアンを用いて、キネマティックモデリングをバイパスする完全なモデルレス制御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）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuum manipulators offer intrinsic dexterity and safe geometric compliance for navigation within confined and obstacle-rich environments. However, their infinite-dimensional backbone deformation, unmodeled internal friction, and configuration-dependent stiffness fundamentally limit the reliability of model-based kinematic formulations, resulting in inaccurate Jacobian predictions, artificial singularities, and unstable actuation behavior. Motivated by these limitations, this work presents a complete model-less control framework that bypasses kinematic modeling by using an empirically initialized Jacobian refined online through differential convex updates. Tip motion is generated via a real-time quadratic program that computes actuator increments while enforcing tendon slack avoidance and geometric limits. A backbone tension optimization term is introduced in this paper to regulate axial loading and suppress co-activation compression. The framework is validated across circular, pentagonal, and square trajectories, demonstrating smooth convergence, stable tension evolution, and sub-millimeter steady-state accuracy without any model calibration or parameter identification. These results establish the proposed controller as a scalable alternative to model-dependent continuum manipulation in a constrained environment.
• Abstract（参考訳）: 連続マニピュレータは、固有のデキスタリティと、閉じ込められた、障害物の多い環境でのナビゲーションのための安全な幾何学的コンプライアンスを提供する。 しかし、無限次元のバックボーン変形、非モデル化内部摩擦、構成に依存しない剛性は、モデルに基づく運動論的定式化の信頼性を根本的に制限し、不正確なヤコビアン予測、人工特異点、不安定な運動挙動をもたらす。 これらの制限によって動機づけられたこの研究は、微分凸更新を通じて、実験的に初期化されたジャコビアン精製されたオンラインを用いて、キネマティックモデリングをバイパスする完全なモデルレス制御フレームワークを提供する。 ティップ運動は、アクタのインクリメントを計算し、テントンスラックの回避と幾何学的制限を強制するリアルタイム二次プログラムによって生成される。 本稿では、軸方向の荷重を規制し、コアクティベーション圧縮を抑制するために、背骨張力最適化項を導入する。 このフレームワークは円、五角、四角の軌道にまたがって検証され、スムーズな収束、安定した張力の進化、モデルキャリブレーションやパラメータ同定なしにサブミリの定常精度を示す。 これらの結果から,制約環境下でのモデル依存連続体操作に代わるスケーラブルな制御系として,提案手法が確立された。

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