論文の概要: Preparation and Motion Study of Magnetically Driven Micro Soft Robot Mimicking the Cownose Ray
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.15349v1
- Date: Wed, 21 Jan 2026 03:45:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.893558
- Title: Preparation and Motion Study of Magnetically Driven Micro Soft Robot Mimicking the Cownose Ray
- Title（参考訳）: 磁気駆動型マイクロソフトロボット(Cownose Ray)の試作と動作研究
- Authors: Jiaqing Chang, Song Gao, Chaowei Dong, zhaobang Li, Yang Liu,
- Abstract要約: 本研究は, 磁気応答型カウノーズ線誘発マイクロソフトロボットをカウノース線の水泳原理に基づいて設計し, 製作する。
実験の結果、水泳速度はB = 5 mT で、f = 11 Hz で5.25 mm/s に達する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.987539786562485
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In narrow, unstructured underwater environments such as environmental monitoring and minimally invasive medical procedures, micro soft robots exhibit unique advantages due to their flexible movement capabilities and small size. At the same time, applying bionic technology to the structural design of micro soft robots can significantly improve their swimming performance. However, limited by their miniaturization, these robots are difficult to power internally and usually adopt a wireless power supply method. This study designs and fabricates a magnetically responsive, cownose ray-inspired micro soft robot based on the swimming principle of the cownose ray. The robot is made of a certain proportion of NdFeB and PDMS. Then, a three-dimensional Helmholtz coil is used to generate an oscillating harmonic magnetic field to conduct swimming experiments on the robot, exploring the influence of magnetic field parameters on the robot's swimming performance. The experimental results show that the swimming speed is the fastest at B = 5 mT and f = 11 Hz, reaching 5.25 mm/s, which is about 0.5 body lengths per second. In addition, by adjusting the current direction and frequency of the coil, the robot can perform different swimming modes such as straight swimming, turning swimming, and directional swimming. By employing a stepwise adjustment method, the impact of response errors on the robot's trajectory can be effectively reduced. This study demonstrates a method for magnetically driven micro soft robots, laying a foundation for the application of wireless-driven robots in underwater narrow spaces.
- Abstract（参考訳）: 環境モニタリングや最小限の侵襲的な医療手順のような狭く非構造な水中環境において、マイクロソフトロボットは、柔軟な運動能力と小さなサイズのために、独特な利点を示す。
同時に、マイクロソフトロボットの構造設計にバイオニック技術を適用することで、水泳性能を大幅に向上させることができる。
しかしながら、小型化によって制限されているため、これらのロボットは内部で電力を供給することが困難であり、通常はワイヤレス電源方式を採用する。
本研究は, 磁気応答型カウノーズ線誘発マイクロソフトロボットをカウノース線の水泳原理に基づいて設計し, 製作する。
このロボットは、NdFeBとPDMSの一定割合で作られている。
そして、3次元ヘルムホルツコイルを用いて振動する高調波磁界を生成し、ロボット上での水泳実験を行い、磁場パラメータがロボットの水泳性能に与える影響を探索する。
実験の結果、水泳速度はB = 5 mT で、f = 11 Hz で5.25 mm/s に達する。
また、コイルの電流方向と周波数を調整することで、ストレート水泳、ターン水泳、方向性水泳などの異なる水泳モードを実行できる。
段階的に調整することで、ロボットの軌道に対する応答誤差の影響を効果的に低減することができる。
本研究では、磁気駆動型マイクロソフトロボットの手法を実証し、水中狭い空間に無線駆動型ロボットを応用するための基礎を築いた。
関連論文リスト
- EasyMimic: A Low-Cost Framework for Robot Imitation Learning from Human Videos [51.158081196253626]
EasyMimicは、人間のビデオデモからロボットが操作ポリシーを学習することを可能にするフレームワークである。
本手法は,まずビデオから手指の3次元軌跡を抽出する。
アクションアライメントモジュールは、これらの軌道を低コストロボットのグリップ制御空間にマッピングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-12T00:41:01Z) - Biomimetic Mantaray robot toward the underwater autonomous -- Experimental verification of swimming and diving by flapping motion - [0.0]
マンタ線にインスパイアされたこのロボットは、羽ばたき運動を使って推進し、海底の乱れを最小限にする。
このロボットは、サーボモーターによって駆動される胸びれと、流体抵抗を低減するための流線形制御ボックスを備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-11T14:29:08Z) - Magnetically Driven Elastic Microswimmers: Exploiting Hysteretic Collapse for Autonomous Propulsion and Independent Control [0.0]
2つの弾性リンクで連結された3つの磁化可能なビーズからなるストレートマイクロスウィマーの運動を解析した。
水泳機構は、大きさで振動する指向性外部磁場に基づいている。
異なるマイクロスウィマーは異なる駆動振幅と周波数に調整することができ、1つの外部磁場で同時に独立制御することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-12T09:51:57Z) - RobotSeg: A Model and Dataset for Segmenting Robots in Image and Video [56.9581053843815]
画像とビデオにおけるロボットセグメンテーションの基礎モデルであるRobotSegを紹介する。
ロボットへの適応の欠如、手動のプロンプトへの依存、フレーム単位のトレーニングマスクアノテーションの必要性に対処する。
それは、画像とビデオの両方で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-28T07:51:02Z) - RP1M: A Large-Scale Motion Dataset for Piano Playing with Bi-Manual Dexterous Robot Hands [57.64308229980045]
ロボットピアノ100万のデータセットには,100万回以上の軌跡の動作データをバイマニュアルで演奏するロボットピアノが組み込まれている。
指の配置を最適な移動問題として定式化し、大量の未収録曲の自動アノテーションを可能にする。
既存の模倣学習手法のベンチマークでは、RP1Mを活用することにより、最先端のロボットピアノ演奏性能に達することが示されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-20T17:56:52Z) - Programmable Control of Ultrasound Swarmbots through Reinforcement
Learning [0.0]
マイクロバブルをベースとした音響駆動型マイクロロボットナビゲーションは、薬物の配送を狙う上で有望なアプローチである。
我々は、強化学習制御戦略を用いて、マイクロロボットの力学を学習し、音響力で操作する。
その結果,マイクロ流体環境下でのマイクロバブルの自律的音響ナビゲーションが実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-30T11:46:12Z) - Chemotaxis of sea urchin sperm cells through deep reinforcement learning [0.0]
本研究では, ウニ精子のモデルが, ケモアトレラント濃度場において, 自己学習型遊走運動をいかに行うかを検討する。
我々は,人工ニューラルネットワークを用いて意思決定エージェントとして機能し,精子の効率的な操作戦略の発見を容易にする。
以上の結果から,ウニ精子の遊走過程に関する知見が得られ,微生物の知能的操作のためのガイダンスも用意された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-02T06:04:32Z) - Fleet-DAgger: Interactive Robot Fleet Learning with Scalable Human
Supervision [72.4735163268491]
ロボットの商業的および産業的な展開は、実行中にリモートの人間のテレオペレーターにフォールバックすることが多い。
我々は対話型フリートラーニング(Interactive Fleet Learning, IFL)の設定を定式化し、複数のロボットが対話型クエリを行い、複数の人間スーパーバイザーから学習する。
IFLアルゴリズムのファミリーであるFleet-DAggerを提案し、新しいFleet-DAggerアルゴリズムをシミュレーションで4つのベースラインと比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-29T01:23:57Z) - REvolveR: Continuous Evolutionary Models for Robot-to-robot Policy
Transfer [57.045140028275036]
本研究では,運動学や形態学など,異なるパラメータを持つ2つの異なるロボット間でポリシーを伝達する問題を考察する。
模倣学習手法を含む動作や状態遷移の分布を一致させることで、新しいポリシーを訓練する既存のアプローチは、最適な動作や/または状態分布が異なるロボットでミスマッチしているために失敗する。
本稿では,物理シミュレータに実装されたロボット政策伝達に連続的進化モデルを用いることで,$RevolveR$という新しい手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-10T18:50:25Z) - Smart Magnetic Microrobots Learn to Swim with Deep Reinforcement
Learning [0.0]
深層強化学習は、スマートなマイクロロボットを作るための堅牢なコントローラを自律的に開発するための有望な方法である。
本稿では,ソフトアクター評論家強化学習アルゴリズムを用いて制御ポリシを自律的に導出するスマートヘリカル磁性ハイドロゲルマイクロロボットの開発について報告する。
強化学習エージェントは10万歩未満のトレーニングステップで制御ポリシを成功させ、高速学習のためのサンプル効率を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T18:42:18Z)
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。