論文の概要: Adaptive Manipulation Potential and Haptic Estimation for Tool-Mediated Interaction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10352v1
- Date: Wed, 11 Mar 2026 02:57:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.657007
- Title: Adaptive Manipulation Potential and Haptic Estimation for Tool-Mediated Interaction
- Title（参考訳）: 工具媒介相互作用における適応的マニピュレーションポテンシャルとハプティック推定
- Authors: Lin Yang, Anirvan Dutta, Yuan Ji, Yanxin Zhou, Shilin Shan, Lv Chen, Etienne Burdet, Domenico Campolo,
- Abstract要約: 本稿では,ツール間相互作用の統一表現として,パラメータ化された平衡マニフォールド(EM)を提案する。
我々は,ハプティック推定,オンライン計画,適応剛性制御を統合したクローズドループフレームワークを開発した。
このフレームワークはシミュレーションと260以上の現実世界のスクリューロージング試験によって検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.888648782445694
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Achieving human-level dexterity in contact-rich, tool-mediated manipulation remains a significant challenge due to visual occlusion and the underdetermined nature of haptic sensing. This paper introduces a parameterized Equilibrium Manifold (EM) as a unified representation for tool-mediated interaction, and develops a closed-loop framework that integrates haptic estimation, online planning, and adaptive stiffness control. We establish a physical-geometric duality using an adaptive manipulation potential incorporating a differentiable contact model, which induces the manifold's geometric structure and ensures that complex physical interactions are encapsulated as continuous operations on the EM. Within this framework, we reformulate haptic estimation as a manifold parameter estimation problem. Specifically, a hybrid inference strategy (haptic SLAM) is employed in which discrete object shapes are classified via particle filtering, while the continuous object pose is estimated using analytical gradients for efficient optimization. By continuously updating the parameters of the manipulation potential, the framework dynamically reshapes the induced EM to guide online trajectory replanning and implement uncertainty-aware impedance control, thereby closing the perception-action loop. The system is validated through simulation and over 260 real-world screw-loosening trials. Experimental results demonstrate robust identification and manipulation success in standard scenarios while maintaining accurate tracking. Furthermore, ablation studies confirm that haptic SLAM and uncertainty-aware stiffness modulation outperform fixed impedance baselines, effectively preventing jamming during tight tolerance interactions.
- Abstract（参考訳）: 接触に富むツールを介する操作における人間レベルのデキスタリティの達成は、視覚的閉塞と触覚の過小評価の性質により、依然として大きな課題である。
本稿では,ツールを介したインタラクションの統一表現として,パラメータ化された平衡多様体(EM)を導入し,触覚推定,オンライン計画,適応剛性制御を統合したクローズドループフレームワークを開発した。
我々は, 微分可能な接触モデルを導入し, 多様体の幾何学的構造を誘導し, 複雑な物理相互作用がEM上の連続操作としてカプセル化されることを保証する適応的操作ポテンシャルを用いた物理幾何学的双対性を確立する。
本枠組みでは,ハプティック推定を多様体パラメータ推定問題として再検討する。
具体的には、離散オブジェクトの形状を粒子フィルタリングによって分類するハイブリッド推論戦略(haptic SLAM)を用い、連続オブジェクトのポーズは効率的な最適化のために解析的勾配を用いて推定する。
このフレームワークは、操作電位のパラメータを継続的に更新することにより、誘導EMを動的に再設定し、オンライン軌道変更をガイドし、不確実性を認識したインピーダンス制御を実装し、知覚作用ループを閉じる。
このシステムはシミュレーションと260以上の現実世界のスクリュールロージング試験によって検証されている。
実験結果は、正確な追跡を維持しながら、標準的なシナリオにおける堅牢な識別と操作の成功を示す。
さらに、アブレーション研究により、ハプティックSLAMと不確実性を考慮した剛性変調が固定インピーダンスベースラインを上回り、厳密な耐性相互作用の妨害を効果的に防ぐことが確認された。
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