論文の概要: Towards the Automation in the Space Station: Feasibility Study and Ground Tests of a Multi-Limbed Intra-Vehicular Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.23153v1
- Date: Mon, 29 Dec 2025 02:36:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.546171
- Title: Towards the Automation in the Space Station: Feasibility Study and Ground Tests of a Multi-Limbed Intra-Vehicular Robot
- Title（参考訳）: 宇宙ステーションの自動化に向けて:多輪車内ロボットの可能性と地上試験
- Authors: Seiko Piotr Yamaguchi, Kentaro Uno, Yasumaru Fujii, Masazumi Imai, Kazuki Takada, Taku Okawara, Kazuya Yoshida,
- Abstract要約: 本稿では,多輪車内ロボット(移動マニピュレータ)の自律運転におけるシミュレーションと試作試験を含む実現可能性の検討について述べる。
ロボットの移動能力に着目し,3次元空間における運動計画のシミュレーションを行う。
実際の動作実行は、微小重力環境を模倣するプロトタイプを2Dテーブルでテストした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.655543840694689
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a feasibility study, including simulations and prototype tests, on the autonomous operation of a multi-limbed intra-vehicular robot (mobile manipulator), shortly MLIVR, designed to assist astronauts with logistical tasks on the International Space Station (ISS). Astronauts spend significant time on tasks such as preparation, close-out, and the collection and transportation of goods, reducing the time available for critical mission activities. Our study explores the potential for a mobile manipulator to support these operations, emphasizing the need for autonomous functionality to minimize crew and ground operator effort while enabling real-time task execution. We focused on the robot's transportation capabilities, simulating its motion planning in 3D space. The actual motion execution was tested with a prototype on a 2D table to mimic a microgravity environment. The results demonstrate the feasibility of performing these tasks with minimal human intervention, offering a promising solution to enhance operational efficiency on the ISS.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,国際宇宙ステーション(ISS)における宇宙飛行士のロジスティックな作業を支援するために設計された多輪車内ロボット(移動マニピュレータ)の自律動作に関するシミュレーションやプロトタイプテストを含む実現可能性について述べる。
宇宙飛行士は準備、クローズアウト、物資の収集と輸送といった作業にかなりの時間を費やし、重要なミッション活動に使える時間を短縮する。
本研究では,これらの作業を支援する移動マニピュレータの可能性について検討し,作業員や地上作業員の作業を最小化しつつ,リアルタイムタスク実行を実現する自律機能の必要性を強調した。
ロボットの移動能力に着目し,3次元空間における運動計画のシミュレーションを行った。
実際の動作実行は、微小重力環境を模倣するプロトタイプを2Dテーブルでテストした。
その結果、人間の介入を最小限に抑えることで、ISSの運用効率を高めるための有望なソリューションが実現可能であることが示された。
関連論文リスト
- MOSAIC: Modular Scalable Autonomy for Intelligent Coordination of Heterogeneous Robotic Teams [10.664029115378813]
統合されたミッション抽象化を用いたマルチロボット科学探査のためのスケーラブルな自律フレームワークを提案する。
提案したフレームワークは,操作者の介入を限定した堅牢でスケーラブルなマルチロボット科学探査を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-30T14:46:15Z) - Deploying Foundation Model-Enabled Air and Ground Robots in the Field: Challenges and Opportunities [65.98704516122228]
基礎モデル(FM)をロボット工学に統合することで、ロボットは自然言語を理解し、環境のセマンティクスを推論できるようになった。
本稿では,FM対応ロボットを現場に展開する上で,大規模で非構造的な環境下でのロボットの運用に必要なミッションについて述べる。
数kmのミッションを持つ非構造環境下での大規模LLM対応ロボット計画の実証実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-14T15:28:43Z) - Towards Autonomous Micromobility through Scalable Urban Simulation [52.749987132021324]
現在のマイクロモビリティは、主に人手操作(対人・遠隔操作)に依存している。
本研究では,自律型マイクロモビリティを実現するため,スケーラブルな都市シミュレーションソリューションを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T17:52:29Z) - We Choose to Go to Space: Agent-driven Human and Multi-Robot
Collaboration in Microgravity [28.64243893838686]
将来の宇宙探査には人間とロボットが協力する必要がある。
本研究では,微小重力環境下での人間とロボットの協調戦略を学習するSpaceAgents-1を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-22T05:32:27Z) - Enabling Astronaut Self-Scheduling using a Robust Advanced Modelling and
Scheduling system: an assessment during a Mars analogue mission [44.621922701019336]
アナログ宇宙飛行士の乗組員によるコンピュータ意思決定支援ツールの使用について検討した。
提案されたツールはRomieと呼ばれ、Robost Advanced Modelling and Scheduling (RAMS)システムの新しいカテゴリに属している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T21:10:05Z) - 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) - ReLMoGen: Leveraging Motion Generation in Reinforcement Learning for
Mobile Manipulation [99.2543521972137]
ReLMoGenは、サブゴールを予測するための学習されたポリシーと、これらのサブゴールに到達するために必要な動作を計画し実行するためのモーションジェネレータを組み合わせたフレームワークである。
本手法は,フォトリアリスティック・シミュレーション環境における7つのロボットタスクの多種多様なセットをベンチマークする。
ReLMoGenは、テスト時に異なるモーションジェネレータ間で顕著な転送可能性を示し、実際のロボットに転送する大きな可能性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-18T08:05:15Z) - Imitation Learning for Autonomous Trajectory Learning of Robot Arms in
Space [13.64392246529041]
実演や模倣学習によるプログラミングの概念は、小型宇宙船に搭載されたマニピュレータの軌道計画に使用される。
7自由度(DoF)を持つロボットアームは、将来の宇宙ミッションにおける自律性の向上と地上制御による人間の介入の最小化のために、デブリ除去、軌道上サービス、組み立てといった複数のタスクを実行するために構想されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-10T10:18:04Z) - SAPIEN: A SimulAted Part-based Interactive ENvironment [77.4739790629284]
SAPIENは現実的で物理に富んだシミュレートされた環境であり、音声オブジェクトのための大規模なセットをホストしている。
部品検出と動作特性認識のための最先端の視覚アルゴリズムの評価を行い,ロボットインタラクションタスクの実証を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-19T00:11:34Z)
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。