論文の概要: A General Lie-Group Framework for Continuum Soft Robot Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08232v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 11:03:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.095878
- Title: A General Lie-Group Framework for Continuum Soft Robot Modeling
- Title（参考訳）: 連続型ソフトロボットモデリングのための汎用リーグループフレームワーク
- Abstract要約: 本稿では,連続体ソフトロボットのモデリングのための一般リー群フレームワークを提案する。
このフレームワークは、セグメント化、分岐、ネスト化、硬質ソフト複合構成を含む複雑なロボット構造を扱うように拡張されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0588867238694157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces a general Lie group framework for modeling continuum soft robots, employing Cosserat rod theory combined with cumulative parameterization on the Lie group SE(3). This novel approach addresses limitations present in current strain-based and configuration-based methods by providing geometric local control and eliminating unit quaternion constraints. The paper derives unified analytical expressions for kinematics, statics, and dynamics, including recursive Jacobian computations and an energy-conserving integrator suitable for real-time simulation and control. Additionally, the framework is extended to handle complex robotic structures, including segmented, branched, nested, and rigid-soft composite configurations, facilitating a modular and unified modeling strategy. The effectiveness, generality, and computational efficiency of the proposed methodology are demonstrated through various scenarios, including large-deformation rods, concentric tube robots, parallel robots, cable-driven robots, and articulated fingers. This work enhances modeling flexibility and numerical performance, providing an improved toolset for designing, simulating, and controlling soft robotic systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,コッサートロッド理論と,リー群SE(3)の累積パラメータ化を組み合わせた,連続型ソフトロボットのモデリングのための一般リー群フレームワークを提案する。
この新しいアプローチは、幾何学的局所制御を提供し、単位四元数制約を排除することによって、現在のひずみベースおよび構成ベースの方法に存在する制限に対処する。
本論文は,ジャコビアン計算や実時間シミュレーション・制御に適したエネルギー保存積分器を含む,運動学・静的・力学の統一解析式を導出する。
さらに、このフレームワークは、セグメント化、ブランチ化、ネスト化、硬質ソフト複合構成を含む複雑なロボット構造を扱うように拡張されており、モジュラーで統一されたモデリング戦略を容易にしている。
提案手法の有効性, 汎用性, 計算効率は, 大型変形棒, 同心円管ロボット, 並列ロボット, ケーブル駆動ロボット, 関節指など多岐にわたる。
この研究はモデリングの柔軟性と数値性能を高め、ソフトロボットシステムを設計、シミュレーション、制御するための改良されたツールセットを提供する。
関連論文リスト
- Reinforcement learning in linear embedding space unlocks generalizable control across soft robot configurations [60.42735420750131]
タコや象のトランクのような軟体生物は、顕著な形態的適応性を示す。
近年、様々なソフトロボットが登場し、様々な素材、硬さ、特定のタスクに合わせた形態を特徴としている。
本稿では,多様なソフトロボット構成にまたがる迅速な適応を可能にする汎用制御システムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-06T11:09:46Z) - Real-Time Projected Adaptive Control for Closed-Chain Co-Manipulative Continuum Robots [0.764671395172401]
協調操作型連続ロボット(CCR)では、複数の連続アームが共通の柔軟な物体をつかむことで協調する。
現実的なタスクでは、フレキシブルオブジェクトの物理パラメータはしばしば未知であり、操作によって異なる。
本稿では,動的レベルで定式化されたCCRの適応制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-05T22:03:23Z) - From Folding Mechanics to Robotic Function: A Unified Modeling Framework for Compliant Origami [13.163657221687599]
離散微分幾何学(DDG)に基づく幾何一貫性モデリングフレームワークを提案する。
この枠組みは、単一の変分定式化の中でパネルの弾塑性とクリース回転を統一する。
この統一された記述は、剛体および適合した状態にわたる安定性と変形のプログラム可能な制御を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-16T07:03:39Z) - A Unified Low-Dimensional Design Embedding for Joint Optimization of Shape, Material, and Actuation in Soft Robots [4.829343342713712]
形状変形,多材料分布,アクチュエータを統一したソフトロボットのためのスムーズで低次元な設計埋め込みを提案する。
実験では、ニューラルネットワークの符号化と異なり、基礎関数の数に応じて設計が増加することを示す。
さらに, 一体型埋め込みによる形状, 材料, アクティベーションの協調最適化は, 逐次戦略を一貫して上回ることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-06T17:33:32Z) - Model-based Optimal Control for Rigid-Soft Underactuated Systems [8.552556328397673]
本研究は,非作動型ソフトシステム(ダイレクトコロケーション,動的微分プログラミング,モデル予測制御)の3つの最適制御戦略について検討する。
厳密な連続力学と制約された運動に対処するために、暗黙の統合スキームとウォームスタート戦略を用いて数値ロバスト性と計算効率を向上させる。
これらの手法は, ソフトカートポール, ソフトペンデュボット, ソフトフルタペンデュラムの3種類のソフトベンチマークシステムにおいて, 性能と計算上のトレードオフを強調したシミュレーションで評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T11:59:36Z) - SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots [5.660024841218955]
ソフトロボットは、大きな非線形変形、材料非圧縮性、接触相互作用のために、ユニークなモデリング課題を提起する。
ソフトロボット応用のための多用途高忠実度シミュレータSORSを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-17T21:58:46Z) - Py-DiSMech: A Scalable and Efficient Framework for Discrete Differential Geometry-Based Modeling and Control of Soft Robots [0.0]
Py-DiSMechはPythonベースの、ソフトロボット構造のモデリングと制御のためのオープンソースのシミュレーションフレームワークである。
Py-DiSMechは、メッシュ上での曲率やひずみなどの幾何量を識別することにより、ロッド、シェル、ハイブリッド構造の非線形変形を高忠実さで捉え、計算コストを低減させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T18:40:27Z) - 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) - Learning Causal Structure Distributions for Robust Planning [53.753366558072806]
構造情報の不確実性を考慮しながら,機能的関係を学習することで,より堅牢な力学モデルがもたらされることがわかった。
これは、因果構造を無視し、ロボットシステムにおける相互作用の空間性を活用するのに失敗する一般的なモデル学習手法とは対照的である。
本稿では,本モデルを用いてロボットの力学を学習し,新しい環境下での新たな作業を行うためのサンプリング・ベース・プランナーを併用することを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-08T22:43:17Z) - Robotic World Model: A Neural Network Simulator for Robust Policy Optimization in Robotics [50.191655141020505]
この研究は、長期水平予測、エラー蓄積、およびsim-to-real転送の課題に対処することで、モデルに基づく強化学習を前進させる。
スケーラブルでロバストなフレームワークを提供することで、現実のアプリケーションにおいて適応的で効率的なロボットシステムを実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-17T10:39:09Z) - GausSim: Foreseeing Reality by Gaussian Simulator for Elastic Objects [55.02281855589641]
GausSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。
我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体を表すCenter of Mass System (CMS)として扱う。
さらに、ガウスシムは質量や運動量保存のような明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-23T18:58:17Z) - Morphological Symmetries in Robotics [45.32599550966704]
形態的対称性は ロボットの形態の固有の特性です
これらの対称性は、ロボットの状態空間とセンサーの測定にまで拡張される。
データ駆動型手法では, 機械学習モデルのサンプル効率と一般化を, モルフォロジー対称性により向上させることができることを示す。
解析手法の文脈では、ロボットの力学を低次元独立力学の重ね合わせに分解するために抽象調和解析を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-23T17:21:21Z) - Differentiable Simulation of Soft Multi-body Systems [99.4302215142673]
我々は、Projective Dynamics内でトップダウン行列アセンブリアルゴリズムを開発する。
筋肉,関節トルク,空気圧管によって駆動される軟口蓋体に対して,異なる制御機構を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-03T20:03:22Z)
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。