論文の概要: Constraint Manifold Exploration for Efficient Continuous Coverage Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06749v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 14:47:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.235328
• Title: Constraint Manifold Exploration for Efficient Continuous Coverage Estimation
• Title（参考訳）: 効率的な連続被覆推定のための制約多様体探索
• Authors: Robert Wilbrandt, Rüdiger Dillmann,
• Abstract要約: 多くの自動化された製造プロセスは、表面に沿ってプロセス固有のツールを動かすために産業用ロボットアームに依存している。 研削、サンディング、スプレー塗装といった用途では、工具を表面検査に垂直に保ちながら完全に覆う必要がある。 本研究では、構成空間内の到達可能な表面領域を探索する拡張環境構成空間を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.237837164701425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many automated manufacturing processes rely on industrial robot arms to move process-specific tools along workpiece surfaces. In applications like grinding, sanding, spray painting, or inspection, they need to cover a workpiece fully while keeping their tools perpendicular to its surface. While there are approaches to generate trajectories for these applications, there are no sufficient methods for analyzing the feasibility of full surface coverage. This work proposes a sampling-based approach for continuous coverage estimation that explores reachable surface regions in the configuration space. We define an extended ambient configuration space that allows for the representation of tool position and orientation constraints. A continuation-based approach is used to explore it using two different sampling strategies. A thorough evaluation across different kinematics and environments analyzes their runtime and efficiency. This validates our ability to accurately and efficiently calculate surface coverage for complex surfaces in complicated environments.
• Abstract（参考訳）: 多くの自動化された製造プロセスは、作業面に沿ってプロセス固有のツールを動かすために産業用ロボットアームに依存している。 研削、サンディング、スプレー塗装、検査などの応用では、工具を表面と垂直に保ちながら、ワークピースを完全に覆う必要がある。 これらのアプリケーションには軌道を生成するためのアプローチがあるが、全表面カバレッジの実現可能性を分析するには十分な方法がない。 本研究は,構成空間における到達可能な表面領域を探索する,連続的カバレッジ推定のためのサンプリングに基づくアプローチを提案する。 ツールの位置と向きの制約を表現できる拡張環境構成空間を定義する。 継続に基づくアプローチは、2つの異なるサンプリング戦略を用いてそれを探索するために用いられる。 さまざまなキネマティクスと環境に対する徹底的な評価は、実行時間と効率を分析する。 これにより、複雑な環境における複雑な表面の表面積を正確にかつ効率的に計算する能力を検証することができる。

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