論文の概要: A Framework for Closed-Loop Robotic Assembly, Alignment and Self-Recovery of Precision Optical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21496v1
- Date: Mon, 23 Mar 2026 02:36:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-24 19:11:39.449911
- Title: A Framework for Closed-Loop Robotic Assembly, Alignment and Self-Recovery of Precision Optical Systems
- Title（参考訳）: 精密光学系のクローズドループロボット集合・アライメント・自己修復のためのフレームワーク
- Authors: Seou Choi, Sachin Vaidya, Caio Silva, Shiekh Zia Uddin, Sajib Biswas Shuvo, Shrish Choudhary, Marin Soljačić,
- Abstract要約: 本稿では,精密光学系の自律的構築,アライメント,保守のためのロボティクスフレームワークを提案する。
本手法では,階層型コンピュータビジョンシステム,最適化ルーチン,カスタムビルドツールを統合して,この機能を実現する。
この研究は、高感度光学系に対する閉ループ自律性を達成することにより、技術領域をまたいだ応用のための自律光学実験の基礎を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0277454676737654
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic automation has transformed scientific workflows in domains such as chemistry and materials science, yet free-space optics, which is a high precision domain, remains largely manual. Optical systems impose strict spatial and angular tolerances, and their performance is governed by tightly coupled physical parameters, making generalizable automation particularly challenging. In this work, we present a robotics framework for the autonomous construction, alignment, and maintenance of precision optical systems. Our approach integrates hierarchical computer vision systems, optimization routines, and custom-built tools to achieve this functionality. As a representative demonstration, we perform the fully autonomous construction of a tabletop laser cavity from randomly distributed components. The system performs several tasks such as laser beam centering, spatial alignment of multiple beams, resonator alignment, laser mode selection, and self-recovery from induced misalignment and disturbances. By achieving closed-loop autonomy for highly sensitive optical systems, this work establishes a foundation for autonomous optical experiments for applications across technical domains.
- Abstract（参考訳）: ロボットの自動化は化学や材料科学などの分野における科学のワークフローを変えてきたが、高精度な領域である自由空間光学は手作業のままである。
光学系は厳密な空間的および角的な耐性を課し、それらの性能は密結合された物理的パラメータによって制御され、一般化可能な自動化は特に困難である。
本研究では,精密光学系の自律的構築,アライメント,保守のためのロボット工学フレームワークを提案する。
本手法では,階層型コンピュータビジョンシステム,最適化ルーチン,カスタムビルドツールを統合して,この機能を実現する。
代表例として、ランダムに分散したコンポーネントからテーブルトップレーザーキャビティを完全自律的に構築する。
このシステムは、レーザービームの集中、複数のビームの空間的アライメント、共振器アライメント、レーザーモードの選択、誘導された異常や障害からの自己回復など、いくつかのタスクを実行する。
この研究は、高感度光学系に対する閉ループ自律性を達成することにより、技術領域をまたいだ応用のための自律光学実験の基礎を確立する。
関連論文リスト
- OPTIAGENT: A Physics-Driven Agentic Framework for Automated Optical Design [9.777936085725033]
光設計は、高忠実度イメージングのために光を正確に操作するための光学素子を構成するプロセスである。
この研究は、大きな言語モデルと形式的な光学設計アルゴリズムの間のギャップを埋める最初の試みである。
本モデルは、エンド・ツー・エンドの微細調整と精度向上のための特殊な光学最適化ルーチンと統合する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-27T07:38:31Z) - Towards Agentic Intelligence for Materials Science [73.4576385477731]
この調査は、コーパスキュレーションからプレトレーニングから、シミュレーションと実験プラットフォームに面した目標条件付きエージェントまで、ユニークなパイプライン中心の視点を推し進める。
コミュニティをブリッジし、参照の共有フレームを確立するために、まず、AIと材料科学をまたいだ用語、評価、ワークフローの段階を整列する統合レンズを提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-29T23:48:43Z) - An Agentic Framework for Autonomous Materials Computation [70.24472585135929]
大規模言語モデル(LLM)は、科学的発見を加速するための強力なツールとして登場した。
近年の進歩はLLMをエージェントフレームワークに統合し、複雑な科学実験のための検索、推論、ツールの使用を可能にしている。
本稿では,第一原理計算の信頼性向上を目的としたドメイン特化エージェントを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-22T15:03:57Z) - A Multi-objective Optimization Approach for Feature Selection in Gentelligent Systems [62.08647860272078]
本稿では,固有成分情報と自動機構を組み込んだシステムを指すために,ジェネリジェントシステム(Gentelligent system)という用語を用いる。
信頼性の高い故障検出手法を実装することで、製造業者は製品品質の向上、収量の増加、生産コストの削減など、いくつかのメリットを享受できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-20T23:50:55Z) - An LLM-enabled Multi-Agent Autonomous Mechatronics Design Framework [49.633199780510864]
本研究は, 機械設計, 最適化, エレクトロニクス, ソフトウェア工学の専門知識を統合した多エージェント自律メカトロニクス設計フレームワークを提案する。
このフレームワークは、言語駆動のワークフローを通じて運用され、構造化された人間のフィードバックを組み込んで、現実世界の制約下での堅牢なパフォーマンスを保証する。
完全に機能する自律型容器は、最適化された推進、コスト効率の高い電子機器、高度な制御を備えていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-20T16:57:45Z) - Active Alignments of Lens Systems with Reinforcement Learning [0.0]
センサ出力の画素空間内でのみ学習する強化学習(RL)手法を提案する。
我々は、広範囲にわたるベンチマーク研究を行い、我々のアプローチが、速度、精度、堅牢性において他の手法を超えることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-03T21:57:08Z) - 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) - LucidGrasp: Robotic Framework for Autonomous Manipulation of Laboratory Equipment with Different Degrees of Transparency via 6D Pose Estimation [8.961549735358213]
この作業には、液体で満たされた物体を操作するための自律モードを備えたロボットフレームワークの開発が含まれる。
提案するロボットフレームワークは、非自明な操作タスクを実行する問題を解くことができるため、実験室の自動化に応用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T10:40:42Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z)
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。