論文の概要: Consistency-Driven Dual LSTM Models for Kinematic Control of a Wearable Soft Robotic Arm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.17672v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 12:51:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.950993
• Title: Consistency-Driven Dual LSTM Models for Kinematic Control of a Wearable Soft Robotic Arm
• Title（参考訳）: ウェアラブルソフトロボットアームの運動制御のための一貫性駆動型デュアルLSTMモデル
• Abstract要約: 本稿では,ウェアラブルデバイスに組み込まれた空気圧作動式ロボットアームの前方および逆運動学を正確に学習するための一貫性駆動型デュアルLSTMフレームワークを提案する。 この手法は, アクティベーション入力とエンドエフェクタ位置の1対1マッピング問題に対処しながら, ソフト空気圧アクチュエータの非線形およびヒステリックな挙動を効果的に捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.333272339511446
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a consistency-driven dual LSTM framework for accurately learning both the forward and inverse kinematics of a pneumatically actuated soft robotic arm integrated into a wearable device. This approach effectively captures the nonlinear and hysteretic behaviors of soft pneumatic actuators while addressing the one-to-many mapping challenge between actuation inputs and end-effector positions. By incorporating a cycle consistency loss, we enhance physical realism and improve the stability of inverse predictions. Extensive experiments-including trajectory tracking, ablation studies, and wearable demonstrations-confirm the effectiveness of our method. Results indicate that the inclusion of the consistency loss significantly boosts prediction accuracy and promotes physical consistency over conventional approaches. Moreover, the wearable soft robotic arm demonstrates strong human-robot collaboration capabilities and adaptability in everyday tasks such as object handover, obstacle-aware pick-and-place, and drawer operation. This work underscores the promising potential of learning-based kinematic models for human-centric, wearable robotic systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ウェアラブルデバイスに組み込まれた空気圧作動式ロボットアームの前方および逆運動学を正確に学習するための一貫性駆動型デュアルLSTMフレームワークを提案する。 この手法は, アクティベーション入力とエンドエフェクタ位置の1対1マッピング問題に対処しながら, ソフト空気圧アクチュエータの非線形およびヒステリックな挙動を効果的に捉えている。 サイクル整合損失を組み込むことで、物理リアリズムを高め、逆予測の安定性を向上させる。 トラジェクトリトラッキング,アブレーション研究,ウェアラブルデモを含む広範囲な実験により,本手法の有効性が確認された。 その結果, 整合性損失の包含は予測精度を著しく向上させ, 従来の手法よりも物理的整合性を高めることが示唆された。 さらに、ウェアラブルソフトロボットアームは、オブジェクトハンドオーバ、障害物対応ピック・アンド・プレイス、引き出し操作といった日常的なタスクにおいて、強力な人間ロボット協調能力と適応性を示す。 この研究は、人間中心のウェアラブルロボットシステムのための学習ベースのキネマティックモデルの有望な可能性を強調している。

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