論文の概要: Failure Mechanisms and Risk Estimation for Legged Robot Locomotion on Granular Slopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.06928v1
• Date: Fri, 06 Mar 2026 22:58:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.024766
• Title: Failure Mechanisms and Risk Estimation for Legged Robot Locomotion on Granular Slopes
• Title（参考訳）: グラニュラー斜面における足歩行ロボットの故障メカニズムとリスク推定
• Abstract要約: グラニュラー斜面での移動は、せん断強度の低下とグラニュラー媒体の重力誘起異方性収率の低下により、脚付きロボットにとって困難である。 傾斜可能なグラニュラーベッド上にヘキサペダルロボットを装着し,傾斜依存性の正常およびせん断抵抗力とともに移動速度を測定した。 我々は、地形強度と傾斜角の関数として、アンカータイミング、歩数、および結果のロボット速度を予測するシンプルなロボットとテランの相互作用モデルを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6267479602370543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Locomotion on granular slopes such as sand dunes remains a fundamental challenge for legged robots due to reduced shear strength and gravity-induced anisotropic yielding of granular media. Using a hexapedal robot on a tiltable granular bed, we systematically measure locomotion speed together with slope-dependent normal and shear granular resistive forces. While normal penetration resistance remains nearly unchanged with inclination, shear resistance decreases substantially as slope angle increases. Guided by these measurements, we develop a simple robot-terrain interaction model that predicts anchoring timing, step length, and resulting robot speed, as functions of terrain strength and slope angle. The model reveals that slope-induced performance loss is primarily governed by delayed anchoring and increased backward slip rather than excessive sinkage. By extending the model to generalized terrain conditions, we construct failure phase diagrams that identify sinkage- and slippage-induced failure regimes, enabling quantitative risk estimation for locomotion on granular slopes. This physics-informed framework provides predictive insight into terrain-dependent failure mechanisms and offers guidance for safer and more robust robot operation on deformable inclines.
• Abstract（参考訳）: 砂丘などの粒状斜面での移動は、せん断強度の低下と重力誘起の粒状媒体の異方性収量による脚付きロボットの基本的な課題である。 傾斜可能なグラニュラーベッド上にヘキサペダルロボットを装着し,傾斜依存性の正常およびせん断抵抗力とともに移動速度を系統的に測定した。 通常の浸透抵抗は傾斜とともにほとんど変化しないが、傾斜角の増加に伴いせん断抵抗は著しく減少する。 これらの測定により、地形強度と傾斜角の関数として、アンカータイミング、歩数、結果のロボット速度を予測するシンプルなロボットとテランの相互作用モデルを開発した。 このモデルでは, 過度の沈み込みではなく, 遅延アンカーと後方すべりの増加によって, 斜面による性能損失が支配されていることが明らかとなった。 モデルを一般化された地形条件に拡張することにより、沈み込みおよびすべり込みによる故障状態を特定する障害相図を構築し、粒状斜面上での移動の定量的リスク推定を可能にする。 この物理インフォームドフレームワークは、地形に依存した障害機構に関する予測的な洞察を提供し、変形可能な傾斜に対してより安全で堅牢なロボット操作のためのガイダンスを提供する。

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