論文の概要: Robotic Fruits with Tunable Stiffness and Sensing: Towards a Methodology for Developing Realistic Physical Twins of Fruits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.18661v1
• Date: Fri, 20 Feb 2026 23:40:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.610685
• Title: Robotic Fruits with Tunable Stiffness and Sensing: Towards a Methodology for Developing Realistic Physical Twins of Fruits
• Title（参考訳）: 変形性剛性と感性を有するロボット果汁 : 実効性のある果汁の物理双生児を育成するための方法論を目指して
• Authors: Saitarun Nadipineni, Keshav Pandiyan, Kaspar Althoefer, Shinichi Hirai, Thilina Dulantha Lalitharatne,
• Abstract要約: 世界のアグリフード部門は、労働力不足、高い消費者需要、サプライチェーンの破壊といった課題に直面している。 微妙な果実の柔らかいグリッパーの評価と訓練は, 天然物の機械的特性が高度に変化するため, 依然として困難である。 既存のテストプラクティスは、この変動を捉えるために大量の実の果実に依存しており、非効率性、高いコスト、無駄につながります。 この研究は、ロボットの物理的双生児が実の果実と似た硬さを調整できることを約束している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.6075314860248895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The global agri-food sector faces increasing challenges from labour shortages, high consumer demand, and supply-chain disruptions, resulting in substantial losses of unharvested produce. Robotic harvesting has emerged as a promising alternative; however, evaluating and training soft grippers for delicate fruits remains difficult due to the highly variable mechanical properties of natural produce. This makes it difficult to establish reliable benchmarks or data-driven control strategies. Existing testing practices rely on large quantities of real fruit to capture this variability, leading to inefficiency, higher costs, and waste. The methodology presented in this work aims to address these limitations by developing tunable soft physical twins that emulate the stiffness characteristics of real fruits at different ripeness levels. A fiber-reinforced pneumatic physical twin of a kiwi fruit was designed and fabricated to replicate the stiffness at different ripeness levels. Experimental results show that the stiffness of the physical twin can be tuned accurately over multiple trials (97.35 - 99.43% accuracy). Gripping tasks with a commercial robotic gripper showed that sensor feedback from the physical twin can reflect the applied gripping forces. Finally, a stress test was performed over 50 cycles showed reliable maintenance of desired stiffness (0.56 - 1.10% error). This work shows promise that robotic physical twins could adjust their stiffness to resemble that of real fruits. This can provide a sustainable, controllable platform for benchmarking and training robotic grippers.
• Abstract（参考訳）: 世界のアグリフード部門は、労働力不足、高い消費者需要、サプライチェーンの破壊といった課題に直面しており、無傷の農産物が著しく失われている。 ロボット収穫は有望な代替手段として現れてきたが, 天然物の機械的特性が高度に変化するため, 繊細な果実に対する軟らかいグリッパーの評価と訓練は依然として困難である。 これにより、信頼性の高いベンチマークやデータ駆動制御戦略の確立が困難になる。 既存のテストプラクティスは、この変動を捉えるために大量の実の果実に依存しており、非効率性、高いコスト、無駄につながります。 本研究は, 実果実の剛性特性を異なる熟度でエミュレートした, 調整可能なソフト物理双生児を開発することにより, これらの制約に対処することを目的としている。 硬さを異なる熟度で再現するために, キウイ果実の繊維強化空気圧二重体を設計, 製造した。 実験の結果、物理的双生児の硬さは複数の試行(97.35 - 99.43%)で正確に調整できることが示されている。 商用のロボットグリップでタスクをグリップすると、物理的双生児からのセンサーフィードバックは、適用されたグリップ力を反映できることがわかった。 最後に、50サイクル以上の応力試験を行い、所望の剛性(0.56～1.10%の誤差)を確実に維持した。 この研究は、ロボットの物理的双生児が実の果実と似た硬さを調整できることを約束している。 これにより、ロボットグリップのベンチマークとトレーニングのための、持続可能な、制御可能なプラットフォームを提供することができる。

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