論文の概要: Unified Complementarity-Based Contact Modeling and Planning for Soft Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.21316v1
- Date: Tue, 24 Feb 2026 19:37:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.683827
- Title: Unified Complementarity-Based Contact Modeling and Planning for Soft Robots
- Title(参考訳): ソフトロボットの統一相補性に基づく接触モデリングと計画
- Abstract要約: 本稿では,ソフトロボット接触モデリングと計画のための統合補完性に基づくフレームワークを提案する。
我々は,識別ソフトロボットに適した頑健な線形補完性問題 (LCP) モデルを開発した。
また,接触による動的軌道最適化を可能にする,キネマティック・ガイド付きウォームスタート戦略を導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.597188299981312
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Soft robots were introduced in large part to enable safe, adaptive interaction with the environment, and this interaction relies fundamentally on contact. However, modeling and planning contact-rich interactions for soft robots remain challenging: dense contact candidates along the body create redundant constraints and rank-deficient LCPs, while the disparity between high stiffness and low friction introduces severe ill-conditioning. Existing approaches rely on problem-specific approximations or penalty-based treatments. This letter presents a unified complementarity-based framework for soft-robot contact modeling and planning that brings contact modeling, manipulation, and planning into a unified, physically consistent formulation. We develop a robust Linear Complementarity Problem (LCP) model tailored to discretized soft robots and address these challenges with a three-stage conditioning pipeline: inertial rank selection to remove redundant contacts, Ruiz equilibration to correct scale disparity and ill-conditioning, and lightweight Tikhonov regularization on normal blocks. Building on the same formulation, we introduce a kinematically guided warm-start strategy that enables dynamic trajectory optimization through contact using Mathematical Programs with Complementarity Constraints (MPCC) and demonstrate its effectiveness on contact-rich ball manipulation tasks. In conclusion, CUSP provides a new foundation for unifying contact modeling, simulation, and planning in soft robotics.
- Abstract(参考訳): ソフトロボットは、環境との安全で適応的な相互作用を可能にするために主に導入され、この相互作用は基本的に接触に依存している。
しかし、ソフトロボットの接触豊富な相互作用のモデル化と計画は依然として困難なままであり、高剛性と低摩擦の相違は重度の悪条件を引き起こす一方、体に密着した接触候補は冗長な制約とランク不足のLCPを生成する。
既存のアプローチは問題固有の近似やペナルティに基づく治療に依存している。
本文は, ソフトロボット接触モデリングと計画のための統合された相補性に基づくフレームワークを提示し, 接触モデリング, 操作, 計画を統一的, 物理的に一貫した定式化に導く。
我々は,離散化されたソフトロボットに適した頑健な線形補間問題 (LCP) モデルを開発し,これらの課題に3段階の条件付けパイプラインで対処する。
同じ定式化に基づいて,補足性制約付き数学プログラム (MPCC) を用いた接触による動的軌道最適化を実現する,キネマティックガイド付きウォームスタート戦略を導入し,接触に富む球操作におけるその効果を実証する。
結論として、CUSPはソフトロボティクスにおけるコンタクトモデリング、シミュレーション、計画の統合のための新しい基盤を提供する。
関連論文リスト
- Simultaneous Contact Selection and Planning for Contact-Rich Manipulation with Cascaded Optimization [13.62351324931659]
本稿では、接触リッチな操作を堅牢にするための最適化ベースのフレームワークを提案する。
接触ダイナミクスとスパース勾配の相補性のため、アクティブな接触位置選択は困難である。
同時接触選択とプランニングは,不正確な力学と知覚ノイズの下で多様な操作行動と頑健な制御をもたらすことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T05:07:19Z) - Simulation-Informed Diffusion for Decentralized Multi-robot Motion Planning [56.240199425429445]
マルチロボットモーションプランニングでは、各ロボットが局所的な観測から衝突のない軌道を生成する必要がある。
既存のほとんどのプランナは、ローカル観測の静的スナップショットからトラジェクトリを生成する。
本稿では,制約対応拡散モデルに基づく分散フレームワークであるSimulation-Informed Diffusion (SID)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-26T21:17:53Z) - PRIME: Physically-consistent Robotic Inertial and Motion Estimation for Legged and Humanoid Robots [6.944742823560998]
本研究では,実世界の展開において,車載キネマティクスから正確な動き推定を可能にするPRIMEを提案する。
提案手法は,滑らかな相補性制約とAnitescuスタイルの摩擦モデルを備えた異種接触力学を取り入れたものである。
PRIMEは、大規模な振る舞いモデリングやロボット基礎モデルなど、下流学習アプリケーションに高品質なデータを提供するように調整することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-17T22:43:10Z) - Navigating the Clutter: Waypoint-Based Bi-Level Planning for Multi-Robot Systems [54.887871365121775]
乱雑な環境におけるマルチロボット制御は、複雑な物理的制約を伴う難しい問題である。
タスクとモーションプランニングを協調的に最適化するハイブリッドマルチロボット制御フレームワークを提案する。
我々のアプローチは、動作に依存しないベースラインとVLAベースのベースラインよりもタスクの成功を継続的に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-22T22:58:47Z) - SocialMirror: Reconstructing 3D Human Interaction Behaviors from Monocular Videos with Semantic and Geometric Guidance [49.69016078147708]
密接な相互作用シナリオにおける人間の行動の正確な再構築は、拡張現実における現実的な仮想インタラクションの実現に不可欠である。
本稿では,これらの問題に効果的に対処するための意味的および幾何学的手がかりを統合する拡散ベースのフレームワークであるSocialMirrorを提案する。
SocialMirrorはインタラクティブなヒューマンメッシュを再構築する上で,最先端のパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-15T07:41:52Z) - Unleashing Guidance Without Classifiers for Human-Object Interaction Animation [54.24065561632133]
従来の拡散に基づくアプローチは、しばしば接触品質を改善するために手作りの接触先行や人為的なキネマティック制約に頼っている。
そこで本研究では,手作業による事前設計への依存を軽減し,手作業による指導を段階的に行うデータ駆動型代替手法を提案する。
このデータ駆動型ガイダンスは本質的に接触認識であり,広い範囲の合成対象測地でトレーニングを行う際に拡張可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-26T17:59:34Z) - Physical Human-Robot Interaction for Grasping in Augmented Reality via Rigid-Soft Robot Synergy [43.680646123465316]
ハイブリッド剛性ソフトロボットは、剛性マニピュレータの精度とソフトアームの適合性と適応性を組み合わせる。
本稿では,ハイブリッドソフトロボットの遠隔操作を可能にする,拡張現実(AR)ベースの物理ロボットインタラクションフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-19T06:56:47Z) - A Unified Complementarity-based Approach for Rigid-Body Manipulation and Motion Prediction [12.241353619398899]
本稿では,単一形式(Unicomp)における自由運動と摩擦接触を連続的に捉えるロボット操作の数学的モデルを提案する。
実験結果から,提案手法は,接触に富む全身操作の操作から,タスク間の対話的な動作において,物理的に一貫した動作を可能にすることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-04T13:10:57Z) - Manipulation via Force Distribution at Contact [2.3099144596725565]
本研究は、接触リッチな操作におけるフォース分散ラインコンタクトモデルを提案する。
両レベル最適化フレームワークを構築し、低レベルが接触力計算の最適化問題を解く。
効率的かつロバストな軌道生成におけるFDLCの利点を確立した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-03T10:22:36Z) - Kinematify: Open-Vocabulary Synthesis of High-DoF Articulated Objects [59.51185639557874]
本稿では,任意のRGB画像やテキスト記述から直接音声オブジェクトを合成するフレームワークであるKinematifyを紹介する。
提案手法は, 高DoFオブジェクトに対する運動的トポロジの推測と静的幾何からの関節パラメータの推定という2つの課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-03T07:21:42Z) - Interpretable Robotic Friction Learning via Symbolic Regression [52.41267112707149]
ロボット関節における摩擦トルクの正確なモデリングは、堅牢な数学的記述の要求により、長い間困難であった。
伝統的なモデルに基づくアプローチは、しばしば労働集約的であり、広範な実験と専門家の知識を必要とする。
ニューラルネットワークに基づくデータ駆動方式は実装が容易だが、堅牢性に欠けることが多い。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-19T14:44:02Z) - Hierarchical Contact-Rich Trajectory Optimization for Multi-Modal Manipulation using Tight Convex Relaxations [12.578064173652148]
本稿では,ロボット,オブジェクト,コンタクトの軌跡を効率的に設計し,コンタクトリッチな操作を行うための新しい枠組みを提案する。
本研究では,Mixed-Integer Linear Program (MILP) がロボットとオブジェクト間の最適な接触を選択する階層的最適化フレームワークを提案する。
我々は,MILPがより厳密な解を提供できるようなバイナリ符号化技術を用いて,双線形制約の凸緩和を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-11T01:40:23Z) - Simultaneous Multi-Robot Motion Planning with Projected Diffusion Models [57.45019514036948]
MRMP拡散(MRMP Diffusion, SMD)は, 制約付き最適化を拡散サンプリングプロセスに統合し, 衝突のない, キネマティックに実現可能な軌道を生成する新しい手法である。
本稿では, ロボット密度, 障害物の複雑度, 動作制約の異なるシナリオ間の軌道計画アルゴリズムを評価するための総合的MRMPベンチマークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-05T20:51:28Z) - Pose Priors from Language Models [74.61186408764559]
言語はしばしば物理的相互作用を記述するために使用されるが、ほとんどの3次元人間のポーズ推定方法は、この豊富な情報ソースを見下ろしている。
我々は、コンタクトポーズの再構築に先立って、大型マルチモーダルモデル(LMM)を活用することにより、このギャップを埋める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-06T17:59:36Z) - A Unifying Variational Framework for Gaussian Process Motion Planning [44.332875416815384]
本稿では,変分ガウス過程に基づくロボット動作計画のためのフレームワークを提案する。
我々のフレームワークは、平等ベース、不平等ベース、ソフトモーションプランニング制約を組み込む、原則的で柔軟な方法を提供します。
その結果,提案手法は成功率とパス品質のバランスが良好であることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T07:51:29Z) - Simultaneous Contact-Rich Grasping and Locomotion via Distributed
Optimization Enabling Free-Climbing for Multi-Limbed Robots [60.06216976204385]
移動, 把握, 接触問題を同時に解くための効率的な運動計画フレームワークを提案する。
ハードウェア実験において提案手法を実証し, より短い計画時間で, 傾斜角45degで自由クライミングを含む様々な動作を実現できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-04T13:52:10Z) - ContactNets: Learning Discontinuous Contact Dynamics with Smooth,
Implicit Representations [4.8986598953553555]
本手法は,物体間符号距離と接触フレームジャコビアンのパラメータ化を学習する。
提案手法は,60秒間の実世界のデータを用いて,現実的な影響,非ペネティフィケーション,スティクションを予測できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-23T14:51:08Z) - ADD: Analytically Differentiable Dynamics for Multi-Body Systems with
Frictional Contact [26.408218913234872]
剛体および変形可能な物体に対する摩擦接触を処理できる微分可能な動的解法を提案する。
本手法は, 摩擦接触の非平滑な性質に起因した主な困難を回避できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T09:51:36Z)
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。