論文の概要: Coordinated Manipulation of Hybrid Deformable-Rigid Objects in Constrained Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.12940v1
- Date: Fri, 13 Mar 2026 12:34:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.764499
- Title: Coordinated Manipulation of Hybrid Deformable-Rigid Objects in Constrained Environments
- Title(参考訳): 拘束環境下でのハイブリッド変形可能なリジッド物体の協調操作
- Abstract要約: 本研究は, ひずみに基づくコッサートロッドモデルを用いた準静電最適化に基づく操作プランナを提案する。
これは、厳密なツールで到達不能なオブジェクトに対して、タスク空間の目的を達成する一方で、制約を通して操作するための変形可能なリンクのコンプライアンスを利用する。
提案アルゴリズムは、様々なhDLOシステム上でのシミュレーションや、双腕ロボットシステムを用いた制約環境で操作された3リンクhDLOの実験で検証される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.915966095774856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Coordinated robotic manipulation of deformable linear objects (DLOs), such as ropes and cables, has been widely studied; however, handling hybrid assemblies composed of both deformable and rigid elements in constrained environments remains challenging. This work presents a quasi-static optimization-based manipulation planner that employs a strain-based Cosserat rod model, extending rigid-body formulations to hybrid deformable linear objects (hDLO). The proposed planner exploits the compliance of deformable links to maneuver through constraints while achieving task-space objectives for the object that are unreachable with rigid tools. By leveraging a differentiable model with analytically derived gradients, the method achieves up to a 33x speedup over finite-difference baselines for inverse kinetostatic(IKS) problems. Furthermore, the subsequent trajectory optimization problem, warm-started using the IKS solution, is only practically realizable via analytical derivatives. The proposed algorithm is validated in simulation on various hDLO systems and experimentally on a three-link hDLO manipulated in a constrained environment using a dual-arm robotic system. Experimental results confirm the planner's accuracy, yielding an average deformation error of approximately 3 cm (5% of the deformable link length) between the desired and measured marker positions. Finally, the proposed optimal planner is compared against a sampling-based feasibility planner adapted to the strain-based formulation. The results demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed approach for robotic manipulation of hybrid assemblies in constrained environments.
- Abstract(参考訳): ロープやケーブルなどの変形性線形物体(DLO)の協調ロボット操作は広く研究されているが, 拘束環境下での変形性と剛性の両方からなるハイブリッドアセンブリの扱いは依然として困難である。
本研究は, ひずみに基づくCosseratロッドモデルを用いて, 剛体定式化をハイブリッド変形可能な線形物体(hDLO)に拡張する準静的最適化に基づく操作プランナを提案する。
提案したプランナは,厳密なツールで到達不能なオブジェクトに対して,タスク空間の目的を達成しつつ,制約を通した操作を行うための変形可能なリンクのコンプライアンスを利用する。
解析的に導出された勾配を持つ微分可能なモデルを利用することで、逆キネトスタティック(IKS)問題に対する有限差ベースラインの最大33倍の高速化を実現する。
さらに、その後の軌道最適化問題は、IKS溶液を用いてウォームスタートし、解析的微分によって実際に実現可能である。
提案アルゴリズムは、様々なhDLOシステム上でのシミュレーションや、双腕ロボットシステムを用いて制約環境で操作された3リンクhDLOの実験で検証される。
実験により,所望のマーカー位置と測定されたマーカー位置との間の平均変形誤差が約3cm(変形可能なリンク長の5%)であることが確認された。
最後に, 提案した最適プランナーを, ストレインベース定式化に適応したサンプリングベース実現プランナーと比較した。
その結果、制約環境下でのハイブリッドアセンブリのロボット操作における提案手法の有効性と適用性を示した。
関連論文リスト
- A Multi-stage Constrained Optimization Framework for Data-driven Problems [15.27508597551075]
可変オートエンコーダ(VAE)は高次元のノイズの多いデータをコンパクトな潜在表現に変換する。
VAEベースの制約付き最適化では、3つの課題が続いている。
MCOF(Multi-stage Constrained Optimization Framework)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-26T06:11:06Z) - Grounding Generative Policies in Physics: Optimization-Guided Diffusion for Robot Control [41.782471938706344]
タスク空間のロボットポリシーでは、生成された把握、ウェイポイント、トラジェクトリは分散的に有効だが実現不可能である。
動作生成を物理的実現可能性に結合する推論時間最適化フレームワークを提案する。
本研究では,到達性と衝突回避制約とコントローラレベルの追従性制約を併用した動的操作によるデクスタラスグリップ合成法の評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-23T06:49:30Z) - Fitting Unknown Number of Hyperplanes with Manifold Optimization [57.48093263119306]
未知数の線形平面をデータに適合させることは、機械学習の根本的な課題である。
既存のアプローチはしばしば最適な最適化に苦しむか、幾何的整合性に欠ける。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T14:02:20Z) - Adaptive Smooth Tchebycheff Attention for Multi-Objective Policy Optimization [55.338784037660474]
ドメインにおける多曲率強化学習は、矛盾する目的間の複雑な非脆弱な干渉トレードオフのバランスを必要とする。
本稿では,生態系をモニタリングするプロキシであるロボットビジュアルを用いた,新しいリアルタイムなリアルタイム最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-12T21:32:57Z) - Constraint-Enhanced Reinforcement Learning Based on Dynamic Decoupled Spherical Radial Squashing [1.2036262042590717]
各関節が制御ステップごとにどれだけ速く動けるかは、避けられない。
既存の方法は等方性球形の制約を課し、指数関数的に真の実現可能な集合を覆い隠す。
本稿では,ダイナミックデカップリング型球状ラジアルスクアッシング(DD-SRad)を提案する。
Unitree H1とG1のヒューマノイドロボットによる実験は、公式な共同仕様から直接パラメータ化されたエンドツーエンドの最適性を確認する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-05T18:24:46Z) - Adaptive Manipulation Potential and Haptic Estimation for Tool-Mediated Interaction [14.888648782445694]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-11T02:57:55Z) - FACTO: Function-space Adaptive Constrained Trajectory Optimization for Robotic Manipulators [4.0407133618465005]
本稿では,単一およびマルチアームマニピュレータのための関数空間適応制約軌道最適化(FACTO)を提案する。
非線形性に対処するため、FACTOはガウス・ニュートン近似を用いて指数的移動平均化を行い、滑らかな二次部分確率を与える。
フランカロボットにおけるFACTOの実験的評価は、デプロイの実現可能性を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-23T16:38:13Z) - Adaptive Linear Path Model-Based Diffusion [52.84663832658799]
リニアパスモデルベース拡散(LP-MBD)を導入し、分散保存スケジュールをフローマッチング線形確率パスに置き換える。
また,適応型LP-MBD(ALP-MBD)を提案し,タスクの複雑さや環境条件に応じて拡散ステップやノイズレベルを調整する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T21:33:03Z) - Robust Rigid Body Assembly via Contact-Implicit Optimal Control with Exact Second-Order Derivatives [0.9079873854272275]
本稿では, 組立動作決定のためのサンプル効率の高いロバスト最適制御手法を提案する。
数値解法に二階解析微分を与える微分可能な物理シミュレーションを構築する。
物理シミュレーション問題の解法は、衝突検出と接触分解問題の両方に適用された内部点法にインスパイアされた平滑化を用いて微分可能とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-30T11:21:20Z) - Parallel Diffusion Solver via Residual Dirichlet Policy Optimization [88.7827307535107]
拡散モデル(DM)は、最先端の生成性能を達成したが、シーケンシャルなデノナイジング特性のため、高いサンプリング遅延に悩まされている。
既存のソルバベースの加速度法では、低次元の予算で画像品質が著しく低下することが多い。
本研究では,各ステップに複数の勾配並列評価を組み込んだ新しいODE解法であるEnsemble Parallel Directionsolvr(EPD-EPr)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-28T05:48:55Z) - Autoencoder-based non-intrusive model order reduction in continuum mechanics [0.0]
連続体力学における低次モデリングのための非侵入型オートエンコーダに基づくフレームワークを提案する。
i) 教師なしオートエンコーダは、高次元有限要素解をコンパクトな潜在空間に圧縮し、(ii) 教師付き回帰ネットワークは、問題のパラメータを潜在符号にマッピングし、(iii) エンドツーエンドのサロゲートは入力パラメータから直接、フルフィールドの解を再構成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-02T12:05:00Z) - Discrete-Guided Diffusion for Scalable and Safe Multi-Robot Motion Planning [56.240199425429445]
マルチロボット運動計画(MPMP)は、共有された連続作業空間で動作する複数のロボットのための軌道を生成する。
離散マルチエージェント探索(MAPF)法は,その拡張性から広く採用されているが,粗い離散化の軌道品質は高い。
本稿では、制約付き生成拡散モデルを用いた離散MAPF解法を導入することにより、2つのアプローチの限界に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-27T17:59:36Z) - Backscatter Device-aided Integrated Sensing and Communication: A Pareto Optimization Framework [59.30060797118097]
統合センシング・通信(ISAC)システムは、密集した都市非視線シナリオにおいて大きな性能劣化に遭遇する可能性がある。
本稿では,自然環境に分散した受動的BDを利用した後方散乱近似(BD)支援ISACシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-12T17:11:06Z) - Dynamical Measure Transport and Neural PDE Solvers for Sampling [77.38204731939273]
本研究では, 対象物へのトラクタブル密度関数の移動として, 確率密度からサンプリングする作業に取り組む。
物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN)を用いて各偏微分方程式(PDE)の解を近似する。
PINNはシミュレーションと離散化のない最適化を可能にし、非常に効率的に訓練することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-10T17:39:50Z) - DiffuSolve: Diffusion-based Solver for Non-convex Trajectory Optimization [9.28162057044835]
最適軌道局所は非線形および高次元力学系において計算コストが高い。
本稿では,非次元オプティマ問題に対するDiffuに基づく一般モデルを提案する。
また,新たな制約付き拡散モデルであるDiff+を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-22T03:52:17Z) - SIGMA: Scale-Invariant Global Sparse Shape Matching [50.385414715675076]
非剛体形状の正確なスパース対応を生成するための新しい混合整数プログラミング(MIP)法を提案する。
いくつかの挑戦的な3Dデータセットに対して,スパースな非剛性マッチングの最先端結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-16T14:25:30Z) - An adaptive augmented Lagrangian method for training physics and
equality constrained artificial neural networks [0.9137554315375919]
PECANNフレームワークを、拡張された多様な制約セットを持つ前方および逆問題の解決に適用する。
ALMは従来の定式化によってペナルティパラメータとラグランジュ乗算器のストールを更新する。
本稿では,適応的下位段階法にインスパイアされた規則に従って適応的に進化する一意のペナルティパラメータを各制約に割り当てる適応ALMを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-08T03:16:21Z)
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。