論文の概要: Omnidirectional Dual-Arm Aerial Manipulator with Proprioceptive Contact Localization for Landing on Slanted Roofs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10703v1
• Date: Wed, 11 Feb 2026 10:03:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.360249
• Title: Omnidirectional Dual-Arm Aerial Manipulator with Proprioceptive Contact Localization for Landing on Slanted Roofs
• Title（参考訳）: 斜め屋根上への着地のための主観的接触位置定位を有する全方向デュアルアーム空中マニピュレータ
• Authors: Martijn B. J. Brummelhuis, Nathan F. Lepora, Salua Hamaza,
• Abstract要約: 両腕の空中マニピュレータと全方向の3Dワークスペースとリーチを兼ね備えた無人航空機マニピュレータを提案する。 運動量に基づくトルクオブザーバに基づく固有接触検出および接触位置決め戦略を開発する。 これにより、UAMはタッチダウンの前に、物理的相互作用を通じて、斜めに傾斜した表面の傾斜を推測することができる。 我々は、飛行実験におけるアプローチを検証するとともに、傾斜角が最大30.5度である表面へのロバスト着陸を実証し、傾斜角の異なる9実験で平均表面傾斜誤差2.87度を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.437491361656008
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operating drones in urban environments often means they need to land on rooftops, which can have different geometries and surface irregularities. Accurately detecting roof inclination using conventional sensing methods, such as vision-based or acoustic techniques, can be unreliable, as measurement quality is strongly influenced by external factors including weather conditions and surface materials. To overcome these challenges, we propose a novel unmanned aerial manipulator morphology featuring a dual-arm aerial manipulator with an omnidirectional 3D workspace and extended reach. Building on this design, we develop a proprioceptive contact detection and contact localization strategy based on a momentum-based torque observer. This enables the UAM to infer the inclination of slanted surfaces blindly - through physical interaction - prior to touchdown. We validate the approach in flight experiments, demonstrating robust landings on surfaces with inclinations of up to 30.5 degrees and achieving an average surface inclination estimation error of 2.87 degrees over 9 experiments at different incline angles.
• Abstract（参考訳）: 都市環境でドローンを運用することは、しばしば屋上に着陸する必要があることを意味する。 気象条件や表面材料など外部要因の影響が強いため、従来の視覚的手法や音響的手法による屋根傾斜の正確な検出は信頼性が低い。 これらの課題を克服するために,全方向の3次元ワークスペースとリーチが拡張された両腕の空中マニピュレータを備えた,無人の空中マニピュレータ形態を新たに提案する。 この設計に基づいて,運動量に基づくトルクオブザーバに基づく固有接触検出および接触位置決め戦略を開発する。 これにより、UAMはタッチダウンの前に、物理的相互作用を通じて、斜めに傾斜した表面の傾斜を推測することができる。 我々は、飛行実験におけるアプローチを検証するとともに、傾斜角が最大30.5度である表面へのロバスト着陸を実証し、傾斜角の異なる9実験で平均表面傾斜誤差2.87度を達成する。

関連論文リスト

• ADAPT: Adaptive Dual-projection Architecture for Perceptive Traversal [9.871259588683783]
  ADAPTは、地形地形の水平標高マップと、走行可能な空間制約の垂直距離マップを用いて環境を表現する。 ボクセルベースのベースラインと比較すると、ADAPTは観察次元と計算オーバーヘッドを大幅に削減する。 これは、Unitree G1 Humanoidへのゼロショット転送を成功させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-17T10:00:13Z)
• RoboTracer: Mastering Spatial Trace with Reasoning in Vision-Language Models for Robotics [53.053660003572965]
  本稿では,3次元空間参照と計測の両方を初めて実現した3D対応VLMであるRoboTracerを提案する。 RoboTracerは、強化微調整により、多段階のメートル法推論を進める。 本稿では,空間的トレーシングを評価する上で困難なベンチマークであるTraceSpatial-Benchを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-15T18:52:43Z)
• SpatialActor: Exploring Disentangled Spatial Representations for Robust Robotic Manipulation [63.48859753472547]
  SpaceActorは、意味論と幾何学を明確に分離する堅牢なロボット操作のためのフレームワークである。 RLBenchの87.4%で最先端のパフォーマンスを達成し、ノイズの異なる条件下では13.9%から19.4%改善している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T18:59:08Z)
• Seurat: From Moving Points to Depth [66.65189052568209]
  本研究では,2次元軌跡の空間的関係と時間的変化を調べ,相対的な深度を推定する手法を提案する。 提案手法は,様々な領域にわたる時間的スムーズかつ高精度な深度予測を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-20T17:37:02Z)
• Imperceptible Adversarial Attacks on Point Clouds Guided by Point-to-Surface Field [7.343103958556723]
  ポイントクラウドに対する敵対的攻撃は、3次元ディープラーニングモデルの敵対的堅牢性の評価と改善に不可欠である。 従来の解法は攻撃時の点変位を厳密に制限し、非受容性と敵の有効性のバランスをとるのが困難である。 そこで我々は,P2Sフィールドを新たに導入し,対向方向の摂動方向を調整する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-26T01:36:35Z)
• Inverted Landing in a Small Aerial Robot via Deep Reinforcement Learning for Triggering and Control of Rotational Maneuvers [11.29285364660789]
  高速で頑健な逆着陸は、特に機内でのセンシングと計算に完全に依存しながらも、空中ロボットにとって難しい偉業である。 これまでの研究では、一連の視覚的手がかりとキネマティックな動作の間に直接的な因果関係が特定され、小型の空中ロボットでこの困難なエアロバティックな操作を確実に実行することができた。 本研究では、まずDeep Reinforcement Learningと物理シミュレーションを用いて、頑健な逆着陸のための汎用的最適制御ポリシーを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T14:38:10Z)
• Semi-Supervised Disentanglement of Tactile Contact~Geometry from Sliding-Induced Shear [12.004939546183355]
  触覚は人間の器用さに根ざしている。 ロボットタッチ、特にソフトな光触覚センサーで模倣すると、動きに依存したせん断による歪みに悩まされる。 本研究では,接触情報のみを保存しながらせん断を除去する半教師付き手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-26T08:30:19Z)
• Learning Perceptual Locomotion on Uneven Terrains using Sparse Visual Observations [75.60524561611008]
  この研究は、人中心の環境において、よく見られるバンプ、ランプ、階段の広い範囲にわたる知覚的移動を達成するために、スパースな視覚的観察の使用を活用することを目的としている。 まず、関心の均一な面を表すことのできる最小限の視覚入力を定式化し、このような外受容的・固有受容的データを統合した学習フレームワークを提案する。 本研究では, 平地を全方向歩行し, 障害物のある地形を前方移動させるタスクにおいて, 学習方針を検証し, 高い成功率を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T20:25:10Z)
• From Planes to Corners: Multi-Purpose Primitive Detection in Unorganized 3D Point Clouds [59.98665358527686]
  直交平面の分割自由結合推定法を提案する。 このような統合されたシーン探索は、セマンティックプレーンの検出や局所的およびグローバルなスキャンアライメントといった、多目的のアプリケーションを可能にする。 本実験は,壁面検出から6次元トラッキングに至るまで,様々なシナリオにおいて,我々のアプローチの有効性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T06:51:47Z)
• The Feeling of Success: Does Touch Sensing Help Predict Grasp Outcomes? [57.366931129764815]
  両指にGelSight高解像度触覚センサを装着した2本指グリップを用いて,9000以上の握力試験を行った。 実験結果から,触覚を取り入れることで把握性能が著しく向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2017-10-16T05:32:38Z)

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。