論文の概要: Reactive Slip Control in Multifingered Grasping: Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16127v2
- Date: Tue, 10 Mar 2026 14:39:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.529843
- Title: Reactive Slip Control in Multifingered Grasping: Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization
- Title（参考訳）: マルチフィンガーグラスピングにおける反応性すべり制御:ハイブリッド触覚センシングと内部力最適化
- Authors: Théo Ayral, Saifeddine Aloui, Mathieu Grossard,
- Abstract要約: 本稿では,ロボットグリップにおける手動すべりを抑えるために,動的内部力適応のためのハイブリッド学習とモデルベースアプローチを提案する。
マルチモーダル触覚スタックは、高速すべりキューに対する圧電(PzE)センシングと、接触位置決めのための圧電抵抗(PzR)アレイを組み合わせる。
外部摂動下でのマルチフィンガーグリップの反応性安定化を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a hybrid learning and model-based approach for reactive internal-force adaptation to halt in-hand slip in a multifingered robotic gripper. A multimodal tactile stack combines piezoelectric (PzE) sensing for fast slip cues with piezoresistive (PzR) arrays for contact localization, enabling online construction of the grasp matrix. Upon slip detection, internal forces are updated in the null space of the grasp through a quadratic program that reinforces normal forces while preserving the object wrench. We demonstrate reactive stabilization of multifingered grasps under external perturbations. Augmenting analytic force control with learned tactile cues enables fast and reliable closed-loop stabilization in the evaluated grasp scenarios. The pipeline yields a theoretical sensing-to-command latency of 35-40 ms, including 5 ms for PzR-based grasp geometry updates and approximately 4 ms for solving the quadratic program. In controlled trials, slip onset is detected after ~ 20 ms. The analysis supports the feasibility of sub-50 ms integrated closed-loop stabilization.
- Abstract（参考訳）: マルチフィンガーロボットグリップにおける手動すべりを抑えるための動的内部力適応のためのハイブリッド学習およびモデルベースアプローチを提案する。
マルチモーダル触覚スタックは、高速スリップキューに対する圧電(PzE)センシングと接触位置決めのための圧電抵抗(PzR)アレイを組み合わせることで、グリップマトリックスのオンライン構築を可能にする。
スリップ検出時に、物体のレンチを保ちながら通常の力を補強する二次プログラムを通じて、グリップのヌル空間で内部力が更新される。
外部摂動下でのマルチフィンガーグリップの反応性安定化を実証する。
学習した触覚手がかりを用いた解析力制御の強化により、評価された把握シナリオにおける高速で信頼性の高い閉ループ安定化が可能となる。
パイプラインは、PzRベースのグリップジオメトリ更新に5ms、二次プログラムを解くのに約4msを含む、理論上は35-40msである。
制御試験では,約20ms後にスリップ開始が検出され,50ms未満の閉ループ安定化の実現可能性を支持する。
関連論文リスト
- Adaptive Manipulation Potential and Haptic Estimation for Tool-Mediated Interaction [14.888648782445694]
本稿では,ツール間相互作用の統一表現として,パラメータ化された平衡マニフォールド(EM)を提案する。
我々は,ハプティック推定,オンライン計画,適応剛性制御を統合したクローズドループフレームワークを開発した。
このフレームワークはシミュレーションと260以上の現実世界のスクリューロージング試験によって検証されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T02:57:55Z) - Uncertainty-Aware Adaptive Dynamics For Underwater Vehicle-Manipulator Robots [0.5161531917413708]
本稿では,新しい不確実性を考慮した適応力学モデルフレームワークを提案する。
オンライン推定中に、凸的な物理的一貫性の制約を埋め込む。
4-DOFマニピュレータを搭載したBlueROV2ヘビーの実験は、急速に収束し、キャリブレーションされた予測を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-06T18:35:48Z) - Residual RL--MPC for Robust Microrobotic Cell Pushing Under Time-Varying Flow [0.6053202932413693]
微小流体流中における接触豊富なマイクロマニピュレーションは、小さな乱れが接触を壊し、大きな横方向のドリフトを引き起こすため、困難である。
時間変化したポアゼイユ流下でのウェイポイントサンプリングされた基準曲線を追尾する磁気マイクロロボットによる平面セルの押圧について検討した。
SACが学習した残留ポリシーで名目MPCを増強するハイブリッドコントローラを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-05T18:20:07Z) - Hybrid Offline-Online Reinforcement Learning for Sensorless, High-Precision Force Regulation in Surgical Robotic Grasping [2.874057693956189]
物理一貫性モデリングとハイブリッド強化学習を組み合わせたセンサレス制御フレームワークを提案する。
本研究では,電気・伝達・顎運動の結合を捉えるダ・ヴィンチ・シグルーピング機構の第1原理のディジタル双極子を開発した。
シミュレーションでは、マルチハーモニック顎運動において、コントローラは所望の基準の1%以内の把持力を維持できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-27T10:11:59Z) - A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.07587517846448]
本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。
ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。
これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T14:41:28Z) - Tendon-Driven Reciprocating and Non-Reciprocating Motion via Snapping Metabeams [0.0]
反動運動と非反動運動の両方を生み出すために、スパイラルベースメタビームからなる腱駆動機構を開発した。
スパイラル幾何学はPLAのような比較的硬い材料から作られた場合でも大きな可逆変形を可能にする。
開発されたメカニズムは水泳ロボットにさらに統合され、腱駆動のフィンは2つの異なるアクティベーションモードを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-20T16:35:51Z) - Function Approximation for Reinforcement Learning Controller for Energy from Spread Waves [69.9104427437916]
マルチジェネレータ・ウェーブ・エナジー・コンバータ(WEC)は、スプレッド・ウェーブと呼ばれる異なる方向から来る複数の同時波を処理しなければならない。
これらの複雑な装置は、エネルギー捕獲効率、維持を制限する構造的ストレスの低減、高波に対する積極的な保護という複数の目的を持つコントローラを必要とする。
本稿では,システム力学のシーケンシャルな性質をモデル化する上で,ポリシーと批判ネットワークの異なる機能近似について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:04:10Z) - Real-Time Model-Free Deep Reinforcement Learning for Force Control of a
Series Elastic Actuator [56.11574814802912]
最先端のロボットアプリケーションは、歩行、揚力、操作などの複雑なタスクを達成するために、閉ループ力制御を備えた連続弾性アクチュエータ(SEAs)を使用する。
モデルフリーPID制御法はSEAの非線形性により不安定になりやすい。
深層強化学習は連続制御タスクに有効なモデルレス手法であることが証明されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-11T00:51:47Z) - Towards Fully Passive Time-Bin Quantum Key Distribution over Moving Free-Space Channels [36.136619420474766]
フォトニック時間ビン状態の量子情報は、一般に自由空間量子通信の移動には実用的ではないと考えられている。
本稿では,参照フレーム独立時間ビン量子鍵分布を用いた新しい手法を提案する。
このスキームは、急速に動くプラットフォームを含む様々な空間的多モードおよび変動するチャネルに容易に適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-10T03:53:21Z) - Optimal control of a nitrogen-vacancy spin ensemble in diamond for
sensing in the pulsed domain [52.77024349608834]
固体材料の欠陥は、量子センシングに理想的なプラットフォームを提供する。
このようなアンサンブルの制御は、欠陥エネルギーレベルとマクロサンプル間の任意の制御領域の両方の空間的変動のために困難である。
Floquet理論と最適制御最適化法を用いて,これらの課題を克服できることを実験的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-25T13:01:05Z) - DiffPD: Differentiable Projective Dynamics with Contact [65.88720481593118]
DiffPDは、暗黙の時間積分を持つ効率的な微分可能なソフトボディシミュレータである。
我々はDiffPDの性能を評価し,様々な応用における標準ニュートン法と比較して4～19倍のスピードアップを観測した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T00:13:33Z)
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。