論文の概要: A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06811v2
- Date: Tue, 10 Mar 2026 06:38:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.236416
- Title: A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight
- Title(参考訳): 自律飛行を実現する26グラムのバタフライインスパイアされたロボット
- Abstract要約: textitAirPulseは、26グラムの蝶にインスパイアされたロボットで、このスケールで尾のない二翼プラットフォームのために、初めてオンボードでクローズドループ制御飛行を行う。
蝶の飛行における重要な生体力学的特性を再現し、低アスペクト比、炭素繊維強化翼の適合性、および特徴的な生物学的身体の起伏を再現する低周波の羽ばたきを利用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 61.21669716392821
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The flight of biological butterflies represents a unique aerodynamic regime where high-amplitude, low-frequency wingstrokes induce significant body undulations and inertial fluctuations. While existing tailless flapping-wing micro air vehicles typically employ high-frequency kinematics to minimize such perturbations, the lepidopteran flight envelope remains a challenging and underexplored frontier for autonomous robotics. Here, we present \textit{AirPulse}, a 26-gram butterfly-inspired robot that achieves the first onboard, closed-loop controlled flight for a tailless two-winged platform at this scale. It replicates key biomechanical traits of butterfly flight, utilizing low-aspect-ratio, compliant carbon-fiber-reinforced wings and low-frequency flapping that reproduces characteristic biological body undulations. Leveraging a quantitative mapping of control effectiveness, we introduce a hierarchical control architecture featuring state estimator, attitude controller, and central pattern generator with Stroke Timing Asymmetry Rhythm (STAR), which translates attitude control demands into smooth and stable wingstroke timing and angle-offset modulations. Free-flight experiments demonstrate stable climbing and directed turning maneuvers, proving that autonomous locomotion is achievable even within oscillatory dynamical regimes. By bridging biological morphology with a minimalist control architecture, \textit{AirPulse} serves as both a hardware-validated model for decoding butterfly flight dynamics and a prototype for a new class of collision-resilient aerial robots. Its lightweight and compliant structure offers a non-invasive solution for a wide range of applications, such as ecological monitoring and confined-space inspection, where traditional drones may fall short.
- Abstract(参考訳): 生物学的蝶の飛行は、高振幅で低周波のウイングストロークが重要な身体のゆらぎと慣性変動を引き起こすユニークな空気力学的な状態を表す。
既存の尾の無い羽ばたきマイクロエアカーは通常、そのような摂動を最小限に抑えるために高周波キネマティクスを使用しているが、レピドプターの飛行エンベロープは、自律ロボット工学にとって困難な、未調査のフロンティアである。
ここでは,26グラムの蝶にインスパイアされたロボットである‘textit{AirPulse} を紹介し,このスケールで尾のない2翼プラットフォームのための,最初のオンボード・クローズドループ制御飛行を実現する。
蝶の飛行における重要な生体力学的特性を再現し、低アスペクト比、炭素繊維強化翼の適合性、および特徴的な生物学的身体の起伏を再現する低周波の羽ばたきを利用する。
制御効率の定量的マッピングを応用し,姿勢制御要求をスムーズかつ安定な翼回りタイミングと角度オフセット変調に変換するストロークタイミング非対称性リズム(STAR)を用いた状態推定器,姿勢制御器,中央パターン生成器を備えた階層型制御アーキテクチャを導入する。
自由飛行実験では、安定な登山と方向の旋回操作が示され、自律的な移動が振動力学状態の中でも達成可能であることが証明された。
生物形態学を最小限の制御アーキテクチャでブリッジすることで、‘textit{AirPulse} はバタフライ飛行力学を復号するハードウェア検証モデルと、新しい種類の衝突耐性空中ロボットのプロトタイプの両方を提供する。
その軽量でコンプライアンスのよい構造は、生態モニタリングや密集空間検査など、さまざまな用途に非侵襲的なソリューションを提供する。
関連論文リスト
- SkyJEPA: Learning Long-Horizon World Models for Zero-Shot Sim-to-Real Control of Quadrotors [48.60897189520386]
本稿では,実時間四重項制御のためのJEPAスタイルモデルを提案する。
我々は、潜伏動力学モデルと、凍結した潜伏者を解釈可能な状態にマッピングする、物理学に着想を得た新しいプロバーを組み合わせる。
高価で安全性の低い実世界のデータ収集への依存を低減するため,自動データセット生成のための構造化パイプラインを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-22T15:00:59Z) - A Multimodal Tiltwing Framework for Bioinspired Aerial Robots [0.7734726150561088]
羽ばたき翼型小型航空機(FWMAV)はハチドリの飛行性能を模倣している。
既存の設計は依然として限定的であり、飛行封筒の制限と耐久性に乏しい。
本研究では,生物にインスパイアされた空中ロボットがホバリング飛行,高速方向飛行,エネルギー効率の高い飛行を切り替えることのできる適応型傾動機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-20T13:59:36Z) - Reinforcement learning in linear embedding space unlocks generalizable control across soft robot configurations [60.42735420750131]
タコや象のトランクのような軟体生物は、顕著な形態的適応性を示す。
近年、様々なソフトロボットが登場し、様々な素材、硬さ、特定のタスクに合わせた形態を特徴としている。
本稿では,多様なソフトロボット構成にまたがる迅速な適応を可能にする汎用制御システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-06T11:09:46Z) - MARS-Dragonfly: Agile and Robust Flight Control of Modular Aerial Robot Systems [21.471271822760276]
モジュラー・エアリアル・ロボット・システム(MARS)は、再構成可能な連結構造を持つ複数のドローンユニットから構成される。
MARSは単純な準静的モデルと規則に基づくアロケーションに依存しており、不連続かつ非有界なモーターコマンドを生成する。
我々は、受動ドッキング、検出不要な受動ロック、磁気アシスト分離が可能な小型機械システムを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-07T06:43:08Z) - A Robust Antenna Provides Tactile Feedback in a Multi-legged Robot [5.006987439719138]
周辺地形をリアルタイムに検知できる多脚ロボット用触覚アンテナの開発を行った。
障害物に富んだ環境と制限された環境での実験は、触覚フィードバックが信頼できるステアリングを可能にすることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-08T20:28:55Z) - Design, Modeling and Direction Control of a Wire-Driven Robotic Fish Based on a 2-DoF Crank-Slider Mechanism [7.409300331963032]
操舵から推進を分離するクランクスライダ機構を備えたワイヤ駆動型ロボットフィッシュを開発した。
本稿では,推進と操舵の独立的な規制を実現するためのフィードフォワードフィードバック制御戦略を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-03T10:55:45Z) - Agile asymmetric multi-legged locomotion: contact planning via geometric mechanics and spin model duality [15.47009589379934]
我々は,多足歩行における新しい制御構造を発見するための基本的枠組みを開発する。
幾何力学を用いて,グラフ最適化問題に対する接触リッチな移動計画を行う。
ヘキサポッドロボットの非対称移動戦略を1サイクルあたり0.61体長の前進速度で決定する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-09T19:13:14Z) - TriphiBot: A Triphibious Robot Combining FOC-based Propulsion with Eccentric Design [9.930529399697557]
マルチドメイン動作が可能なトリフィブなロボットは、多様な環境にまたがる複雑なタスクを処理することを約束している。
既存の設計は主にデュアルモードのプラットフォームに焦点を当てており、いくつかの設計は機械的な複雑さや推進効率の低下に悩まされている。
本研究では、クワッドコプター構造と2つの受動車輪を組み合わせたミニマリスト設計により、空中・地上・水上移動が可能な新しい三脚ロボットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-01T18:38:22Z) - Aerobatic maneuvers in insect-scale flapping-wing aerial robots via deep-learned robust tube model predictive control [38.02123507620609]
航空昆虫は、鋭い制動、ササード、身体のフリップのような非常に機敏な行動を示す。
昆虫のようなササードの動きを示し, 横速度と加速速度は1秒あたり197センチメートル, 1秒あたり1.7メートルであった。
ロボットはまた、秒速160cm以下でのササード操作や、大きなコマンド・ツー・フォースのマッピングエラーを実行することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T03:40:11Z) - Neural-Fly Enables Rapid Learning for Agile Flight in Strong Winds [96.74836678572582]
本稿では,ディープラーニングを通じて事前学習した表現を組み込むことで,オンラインでの迅速な適応を可能にする学習ベースのアプローチを提案する。
Neural-Flyは、最先端の非線形かつ適応的なコントローラよりもかなり少ないトラッキングエラーで正確な飛行制御を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-13T21:55:28Z) - VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait
Representation [78.92147339883137]
本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。
本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。
生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T19:49:53Z) - Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile
Quadruped Locomotion [69.87112582900363]
現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。
本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。
本研究では, 歩幅, 歩幅, 立位など, 歩行パラメータに直接対応した駆動信号マップの具体的特性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T10:02:02Z)
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。