論文の概要: Design and Control of Modular Magnetic Millirobots for Multimodal Locomotion and Shape Reconfiguration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19346v1
- Date: Sun, 22 Feb 2026 21:25:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.635608
- Title: Design and Control of Modular Magnetic Millirobots for Multimodal Locomotion and Shape Reconfiguration
- Title(参考訳): 多モーダルロコモーション・形状再構成のためのモジュラ磁気ミロボットの設計と制御
- Authors: Erik Garcia Oyono, Jialin Lin, Dandan Zhang,
- Abstract要約: 我々は、オンデマンドの組立と分解のためのモジュラー磁気ミロボティックプラットフォームを提案する。
フリーモジュールは、自己組み立てと再設定をサポートし、固定モジュールは、フリップ・アンド・ウォークの移動を可能にする。
このシステムは,低磁場強度で自己組立,マルチモーダル変換,分解を実現する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 5.7788762754943654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modular small-scale robots offer the potential for on-demand assembly and disassembly, enabling task-specific adaptation in dynamic and constrained environments. However, existing modular magnetic platforms often depend on workspace collisions for reconfiguration, employ bulky three-dimensional electromagnetic systems, and lack robust single-module control, which limits their applicability in biomedical settings. In this work, we present a modular magnetic millirobotic platform comprising three cube-shaped modules with embedded permanent magnets, each designed for a distinct functional role: a free module that supports self-assembly and reconfiguration, a fixed module that enables flip-and-walk locomotion, and a gripper module for cargo manipulation. Locomotion and reconfiguration are actuated by programmable combinations of time-varying two-dimensional uniform and gradient magnetic field inputs. Experiments demonstrate closed-loop navigation using real-time vision feedback and A* path planning, establishing robust single-module control capabilities. Beyond locomotion, the system achieves self-assembly, multimodal transformations, and disassembly at low field strengths. Chain-to-gripper transformations succeeded in 90% of trials, while chain-to-square transformations were less consistent, underscoring the role of module geometry in reconfiguration reliability. These results establish a versatile modular robotic platform capable of multimodal behavior and robust control, suggesting a promising pathway toward scalable and adaptive task execution in confined environments.
- Abstract(参考訳): モジュール型の小型ロボットは、オンデマンドの組み立てと分解の可能性を秘めており、動的で制約のある環境でタスク固有の適応を可能にする。
しかし、既存のモジュラ磁気プラットフォームは、しばしば再構成のためのワークスペース衝突に依存し、大きめの3次元電磁システムを使用し、ロバストな単一モジュール制御を欠いている。
本研究では, 永久磁石を組み込んだ3つの立方体形状のモジュールからなるモジュラー磁気ミロボティックプラットフォームについて, 自組立と再構成をサポートする自由モジュール, フリップ・アンド・ウォークの移動を可能にする固定モジュール, 貨物操作のためのグリッパーモジュールについて述べる。
移動と再構成は、時間変化の2次元均一と勾配磁場入力のプログラム可能な組み合わせによって行われる。
実験では、リアルタイム視覚フィードバックとA*経路計画を用いたクローズドループナビゲーションを実証し、ロバストな単一モジュール制御機能を確立する。
移動以外にも、システムは低磁場強度で自己組立、マルチモーダル変換、分解を行う。
チェイン・トゥ・グリッパー変換は90%の試行で成功したが、チェイン・ツー・スクエア変換は一貫性が低く、再構成信頼性におけるモジュール幾何学の役割が強調された。
これらの結果は,マルチモーダルな動作とロバストな制御が可能な汎用モジュール型ロボットプラットフォームを構築し,限定環境下でのスケーラブルで適応的なタスク実行への道のりを示唆している。
関連論文リスト
- Flexible Multitask Learning with Factorized Diffusion Policy [59.526246520933135]
マルチタスク学習は、ロボットの行動分布が多様で多様な性質を持つため、大きな課題となる。
既存のモノリシックモデルは、しばしばアクション分布に不適合であり、効率的な適応に必要な柔軟性に欠ける。
本稿では,複雑な行動分布を特殊拡散モデルの合成に分解する,新しいモジュラー拡散政策フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-26T07:11:47Z) - MIND-Stack: Modular, Interpretable, End-to-End Differentiability for Autonomous Navigation [2.07180164747172]
ローカライゼーションネットワークとStanley Controllerで構成されるモジュール型ソフトウェアスタックであるMIND-Stackを提案する。
我々のアプローチでは、上流のローカライゼーションモジュールが下流の制御誤差を減らし、状態推定を超えてその役割を延長できる。
本研究では, ローカライゼーションモジュールのエンド・ツー・エンドの微分可能性を通じて, 下流制御損失を低減する能力を示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-27T20:23:21Z) - Adaptive Orchestration of Modular Generative Information Access Systems [59.102816309859584]
将来のモジュラー生成情報アクセスシステムのアーキテクチャは、単に強力なコンポーネントを組み立てるだけでなく、自己組織化システムを実現するだろう、と我々は主張する。
この観点は、IRコミュニティに適応的で自己最適化的で将来的なアーキテクチャを開発するためのモジュラーシステム設計を再考するよう促す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-24T11:35:43Z) - 1 Modular Parallel Manipulator for Long-Term Soft Robotic Data Collection [16.103025868841268]
本稿では,大規模データ収集に適した並列ロボット操作プラットフォームを提案する。
プラットフォームモジュールは、カスタマイズ可能なフィンガーを作動させるオフ・ザ・シェルフ電気モーターのペアで構成されている。
ベンチマーク2D操作タスクにおいて,ハードウェア上でのポリシー勾配強化学習に使用するプラットフォームの能力を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-05T15:18:44Z) - Rapid and Power-Aware Learned Optimization for Modular Receive Beamforming [27.09017677987757]
マルチインプット・マルチアウトプット(MIMO)システムは無線通信技術において重要な役割を果たす。
モジュールハイブリッドシステムにおけるビームフォーミングのための電力指向最適化アルゴリズムを提案する。
低分解能位相シフトによる計算の高速化を通じて、学習者によって効率の良いビームフォーミングがいかに促進されるかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T10:19:25Z) - Is Modularity Transferable? A Case Study through the Lens of Knowledge Distillation [59.37775534633868]
同族PLM間で事前訓練されたタスク固有のPEFTモジュールを転送するための極めて簡単なアプローチを提案する。
また,不整合性PLM間のモジュールの移動を,推論複雑性の変化を伴わずに行う方法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-27T17:50:00Z) - ModuleFormer: Modularity Emerges from Mixture-of-Experts [60.6148988099284]
本稿では,大規模言語モデルの効率性と柔軟性を向上させるために,新しいニューラルネットワークアーキテクチャであるModuleFormerを提案する。
以前のSMoEベースのモジュラー言語モデルとは異なり、ModuleFormerは未処理のデータからモジュラリティを誘導することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T17:59:57Z) - Modular Deep Learning [120.36599591042908]
トランスファーラーニングは近年、機械学習の主要なパラダイムとなっている。
負の干渉を伴わずに複数のタスクを専門とするモデルを開発する方法はまだ不明である。
これらの課題に対する有望な解決策として、モジュール型ディープラーニングが登場した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-22T18:11:25Z) - Spiking neural state machine for gait frequency entrainment in a
flexible modular robot [0.294944680995069]
3つのスパイキングニューロンからなるバイスタブル緩和発振器モジュールに基づくニューロモルフィック閉ループ制御のためのモジュラーアーキテクチャを提案する。
4つのモジュールに編成された12個のニューロンの最小限のシステムにより、ロボットの自然な周波数に順応した前方クロール歩行を発生させる、柔軟なプラスチック体積画素からなるモジュラーロボットにより、このアプローチの具体的なケーススタディを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-14T20:47:31Z)
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。