論文の概要: A Precise Real-Time Force-Aware Grasping System for Robust Aerial Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08599v1
- Date: Mon, 09 Feb 2026 12:40:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.286285
- Title: A Precise Real-Time Force-Aware Grasping System for Robust Aerial Manipulation
- Title（参考訳）: ロバスト空気マニピュレーションのための高精度実時間力認識グラフピングシステム
- Authors: Kenghou Hoi, Yuze Wu, Annan Ding, Junjie Wang, Anke Zhao, Chengqian Zhang, Fei Gao,
- Abstract要約: 航空操作は、安全で効果的な把握と物理的相互作用を可能にする力覚機能を必要とする。
低コストで感応性のある6種類の触覚センサを組み込んだ新しい力覚把握フレームワークを提案する。
提案フレームワークは, 力覚的把持制御を高精度に実現し, 脆弱物体の安全に操作し, 把持対象物のリアルタイム重量測定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.804333840515478
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aerial manipulation requires force-aware capabilities to enable safe and effective grasping and physical interaction. Previous works often rely on heavy, expensive force sensors unsuitable for typical quadrotor platforms, or perform grasping without force feedback, risking damage to fragile objects. To address these limitations, we propose a novel force-aware grasping framework incorporating six low-cost, sensitive skin-like tactile sensors. We introduce a magnetic-based tactile sensing module that provides high-precision three-dimensional force measurements. We eliminate geomagnetic interference through a reference Hall sensor and simplify the calibration process compared to previous work. The proposed framework enables precise force-aware grasping control, allowing safe manipulation of fragile objects and real-time weight measurement of grasped items. The system is validated through comprehensive real-world experiments, including balloon grasping, dynamic load variation tests, and ablation studies, demonstrating its effectiveness in various aerial manipulation scenarios. Our approach achieves fully onboard operation without external motion capture systems, significantly enhancing the practicality of force-sensitive aerial manipulation. The supplementary video is available at: https://www.youtube.com/watch?v=mbcZkrJEf1I.
- Abstract（参考訳）: 航空操作は、安全で効果的な把握と物理的相互作用を可能にする力覚機能を必要とする。
従来の作業は、典型的な四輪車用プラットフォームには適さない重くて高価な力センサーを頼りにしたり、力のフィードバックなしに握り、壊れやすい物体に損傷を及ぼすことがあった。
これらの制約に対処するため,低コストで感応性のある6つの触覚センサを組み込んだ新しい力覚把握フレームワークを提案する。
高精度な3次元力測定を行う磁気式触覚センシングモジュールを提案する。
我々は、基準ホールセンサによる地磁気干渉を排除し、従来の作業と比べて校正過程を簡素化する。
提案フレームワークは, 力覚的把持制御を高精度に実現し, 脆弱物体の安全に操作し, 把持対象物のリアルタイム重量測定を可能にする。
このシステムは、気球の把握、動的負荷変動試験、アブレーション研究など、実世界の総合的な実験を通じて検証され、様々な空中操作シナリオにおいてその効果を実証している。
提案手法は,外部モーションキャプチャーシステムを使用しない完全オンボード操作を実現し,力覚的空中操作の実用性を大幅に向上させる。
補足ビデオは、https://www.youtube.com/watch?
v=mbcZkrJEf1I。
関連論文リスト
- UniForce: A Unified Latent Force Model for Robot Manipulation with Diverse Tactile Sensors [51.88112610411651]
そこで本研究では,多様な触覚センサにまたがる共用潜在力空間を学習する,新しい統合された触覚表現学習フレームワークを提案する。
UniForceは、逆ダイナミクス(image-to-force)とフォワードダイナミクス(force-to-image)を共同モデリングすることで、クロスセンサー領域シフトを低減する
高価な外部力/トルクセンサ(F/T)への依存を避けるため,静的平衡を利用して直接センサ・オブジェクト・センサ・インタラクションを介して力対効果データを収集する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-01T11:03:01Z) - PhysHMR: Learning Humanoid Control Policies from Vision for Physically Plausible Human Motion Reconstruction [52.44375492811009]
物理学に基づくシミュレーターにおいて,ヒューマノイド制御のための視覚行動ポリシーを学習する統合フレームワークであるPhysHMRを提案する。
我々のアプローチの重要な要素はピクセル・アズ・レイ戦略であり、2次元のキーポイントを3次元空間に上げ、それらを大域空間に変換する。
PhysHMRは多種多様なシナリオにまたがって高忠実で物理的に妥当な動きを生じさせ、視覚的精度と身体的リアリズムの両方において以前のアプローチより優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-02T21:01:11Z) - A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping [12.351326520775464]
組込みマルチモーダル知覚機能を備えたモジュラー高把持力グリップを開発した。
提案したグリップは、コンパクトな実装で110Nの把持力を生成することができる。
高把握力は、アイインハンドカメラ、タイム・オブ・ライト(ToF)距離センサー、慣性計測ユニット(IMU)、全方位マイクを含む組込みマルチモーダルセンシングと組み合わせられる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-07T11:57:08Z) - Reconfigurable Data Glove for Reconstructing Physical and Virtual Grasps [100.72245315180433]
本研究では,人間の手-物体相互作用の異なるモードを捉えるために,再構成可能なデータグローブの設計を提案する。
グローブは3つのモードで動作し、異なる特徴を持つ様々な下流タスクを実行する。
i)手の動きと関連力を記録し,(ii)VRの操作流速を改善するとともに,(iii)様々なツールの現実的なシミュレーション効果を生み出すことにより,システムの3つのモードを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-14T05:35:50Z) - A background-free optically levitated charge sensor [50.591267188664666]
本稿では,浮動小数点物体を用いたセンサの性能を制限した双極子モーメント相互作用をモデル化し,除去する新しい手法を提案する。
実演として、これは電子のそれよりはるかに低い、未知の電荷の探索に適用される。
この手法の副産物として、浮遊物体の電磁特性を個別に測定することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-20T08:16:28Z) - Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。
連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。
我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z) - Leveraging distributed contact force measurements for slip detection: a
physics-based approach enabled by a data-driven tactile sensor [5.027571997864706]
本稿では,新たなモデルに基づくスリップ検出パイプラインについて述べる。
分散力を正確に推定する視覚ベースの触覚センサを、6自由度コボットと2フィンガーグリップパーからなる把握装置に統合した。
その結果, 形状, 材料, 重量の異なる物体を操作しながら, スリップを確実に予測できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T17:12:46Z) - Under Pressure: Learning to Detect Slip with Barometric Tactile Sensors [7.35805050004643]
本稿では,バロメトリック触覚センサを用いたスリップ検出法を提案する。
我々は91%以上のスリップ検出精度を達成することができる。
バロメトリック触覚センシング技術とデータ駆動学習の組み合わせは、多くの複雑な操作タスクに適しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-24T19:29:03Z) - Zero-shot sim-to-real transfer of tactile control policies for
aggressive swing-up manipulation [5.027571997864706]
本稿では,視覚ベースの触覚センサを備えたロボットが,操作対象の物理的属性を事前に知ることなく動的操作を行うことができることを示す。
異なる質量、半径、長さの極を180度の角度に振り上げることができるロボットシステムが提示されています。
これは、高次元触覚観測からのフィードバックポリシーを用いて閉ループにおける極の揺らぎ操作を制御する最初の方法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-07T18:43:18Z)
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。