論文の概要: Trajectory Optimization for Self-Wrap-Aware Cable-Towed Planar Object Manipulation under Implicit Tension Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09557v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 12:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.158197
• Title: Trajectory Optimization for Self-Wrap-Aware Cable-Towed Planar Object Manipulation under Implicit Tension Constraints
• Title（参考訳）: インシシット張力制約下における自走式ケーブル型平面物体マニピュレーションの軌道最適化
• Authors: Yu Li, Amin Fakhari, Hamid Sadeghian,
• Abstract要約: セルフ・ラップ・トーイング(Self-wrap towing)は、ルーティングを意識した簡易軌道最適化(TITO)問題である。 We build a relaxation hierarchy from a strict mode-conditioned reference to three tractable relaxation: Full-Mode Relaxation (FMR), Binary-Mode Relaxation (BMR), Implicit-Mode Relaxation (IMR)。 IMRは状態の進化を通じて自己ラップを誘導し、回転するたびにリダイレクトトルクチャネルを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.211953416333108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cable/rope elements are pervasive in deformable-object manipulation, often serving as a deformable force-transmission medium whose routing and contact determine how wrenches are delivered. In cable-towed manipulation, transmission is unilateral and hybrid: the tether can pull only when taut and becomes force-free when slack; in practice, the tether may also contact the object boundary and self-wrap around edges, which is not merely collision avoidance but a change of the wrench transmission channel by shifting the effective application point and moment arm, thereby coupling routing geometry with rigid-body motion and tensioning. We formulate self-wrap towing as a routing-aware, tensioning-implicit trajectory optimization (TITO) problem that couples (i) a tensioning-implicit taut/slack constraint and (ii) routing-conditioned transmission maps for effective length and wrench, and we build a relaxation hierarchy from a strict mode-conditioned reference to three tractable relaxations: Full-Mode Relaxation (FMR), Binary-Mode Relaxation (BMR), and Implicit-Mode Relaxation (IMR). Across planar towing tasks, we find that making routing an explicit decision often yields conservative solutions that stay near switching boundaries, whereas IMR induces self-wrap through state evolution and exploits the redirected torque channel whenever turning requires it.
• Abstract（参考訳）: ケーブル/ロープ要素は、変形可能なオブジェクト操作において普及し、しばしば、ルーティングと接触がレンチの配送方法を決定する変形可能な強制伝達媒体として機能する。 ケーブルタウト操作では、テザーは、タウト時にのみ引っ掛かることができ、スラック時には無力になるが、実際には、テザーは、単に衝突回避ではなく、効果的な応用点とモーメントアームをシフトさせることでレンチ伝達チャネルの変化を伴って、剛体運動や張力と経路形状を結合する。 経路対応型テンション型トラジェクトリ最適化 (TITO) 問題として, セルフラップトローイングを定式化する。 (一)緊張し易いタウト・スラックの制約 2) 有効長とレンチのためのルーティング条件の伝送マップを作成し,FMR(Full-Mode Relaxation),BMR(Binary-Mode Relaxation),IMR(Implicit-Mode Relaxation)という3つのトラクタブル緩和に対する厳密なモード条件の参照から緩和階層を構築する。 平面的引き抜き作業全体では、ルーティングを明示的な決定を行うことで、切替境界付近に留まる保守的なソリューションがしばしば得られるのに対し、IMRは状態の進化を通じて自己ラップを誘導し、回転するたびにリダイレクトされたトルクチャネルを利用する。

関連論文リスト

• PC-Diffuser: Path-Consistent Capsule CBF Safety Filtering for Diffusion-Based Trajectory Planner [15.914164951048614]
  PC-Diffuserは、拡散計画のデノイングループに直接パス一貫性のあるバリア関数構造を組み込む安全強化フレームワークである。 車両形状をよりよく反映するカプセル距離バリア関数を用いて衝突リスクを評価する。 自転車の車体モデルの下で、識別されたウェイポイントを動的に実現可能な運動に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-11T01:52:56Z)
• Unifying Heterogeneous Degradations: Uncertainty-Aware Diffusion Bridge Model for All-in-One Image Restoration [39.5698877093219]
  画像復元のための不確実性認識拡散ブリッジモデル(UDBM)を提案する。 UDBMは、AiOIRを画素ワイド不確実性による輸送問題として再構成する。 単一の推論ステップで、さまざまな復元タスクにまたがる最先端のパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-29T12:02:42Z)
• Escaping AB caging via Floquet engineering: photo-induced long-range interference in an all-band-flat model [0.0]
  高周波系における周期駆動は、全平らなダイヤモンド鎖を2つの準平らなバンドを特徴とする1つに変換することを示す。 格子幾何学と駆動系の対称性の相互作用は、駆動誘起トンネル過程を引き起こす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-25T12:35:21Z)
• Data Fusion-Enhanced Decision Transformer for Stable Cross-Domain Generalization [9.551673826707857]
  ドメイン間のシフトは、決定トランスフォーマー(DT)ポリシーにとって大きな課題となる。 DFDT(Data Fusion-Enhanced Decision Transformer)を提案する。 DFDTは、少ないターゲットデータを選択的に信頼されたソースフラグメントで融合する。 その後、実現可能性に富んだ核融合を訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-12T10:11:46Z)
• Beyond Imitation: Constraint-Aware Trajectory Generation with Flow Matching For End-to-End Autonomous Driving [18.239343348322134]
  本稿では,制約付きフローマッチングを利用する新しい計画フレームワークであるCATGを提案する。 CatGは、本質的にモード崩壊を引き起こすフローマッチングプロセスを明示的にモデル化する。 CatGは、生成中の運転攻撃性を制御信号としてパラメータ化し、軌道スタイルの正確な操作を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-30T09:24:34Z)
• Joint Optimal Transport and Embedding for Network Alignment [66.49765320358361]
  本稿では,JOENA というネットワークアライメントのための統合最適トランスポートおよび埋め込みフレームワークを提案する。 統一された目的により、両手法の相互利益は、コンバージェンスを保証する最適化スキーマの交互化によって達成できる。 実世界のネットワークの実験はJOENAの有効性とスケーラビリティを検証し、最大16%の改善と20倍の高速化を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-26T17:28:08Z)
• Semi-Supervised Coupled Thin-Plate Spline Model for Rotation Correction and Beyond [84.56978780892783]
  制御点が限られている複数のTPSを、より柔軟で強力な変換に繰り返し結合するCoupledTPSを提案する。 注記コストを考慮に入れた半教師付き学習手法を開発し、ラベルのないデータを活用することにより、ワープ品質を向上させる。 実験は、回転補正のための既存の最先端解よりもCoupledTPSの優位性と普遍性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T13:03:28Z)
• DATT: Deep Adaptive Trajectory Tracking for Quadrotor Control [62.24301794794304]
  Deep Adaptive Trajectory Tracking (DATT)は、学習に基づくアプローチであり、現実世界の大きな乱れの存在下で、任意の、潜在的に実現不可能な軌跡を正確に追跡することができる。 DATTは、非定常風場における可溶性および非実用性の両方の軌道に対して、競争適応性非線形およびモデル予測コントローラを著しく上回っている。 適応非線形モデル予測制御ベースラインの1/4未満である3.2ms未満の推論時間で、効率的にオンラインで実行することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T12:22:31Z)

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。