論文の概要: Long-Reach Robotic Manipulation for Assembly and Outfitting of Lunar Structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29226v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 03:49:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.09124
- Title: Long-Reach Robotic Manipulation for Assembly and Outfitting of Lunar Structures
- Title(参考訳): 月状構造物の組立とアウトフィッティングのための長期ロボットマニピュレーション
- Authors: Stanley Wang, Venny Kojouharov, Long Yin Chung, Daniel Morton, Mark Cutkosky,
- Abstract要約: 展開可能な複合ブームを取り入れた小型長手マニピュレータを提案する。
実験の結果、平均終点精度の誤差は15mm未満であり、ブーム長は1.8mである。
本研究は,月装用の可能性を示すために,ケーブル・ルーティング・タスクによるアプローチを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.040143983844723334
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Future infrastructure construction on the lunar surface will require semi- or fully-autonomous operation from robots deployed at the build site. In particular, tasks such as electrical outfitting necessitate transport, routing, and fine manipulation of cables across large structures. To address this need, we present a compact and long-reach manipulator incorporating a deployable composite boom, capable of performing manipulation tasks across large structures and workspaces. We characterize the deflection, vibration, and blossoming characteristics inherent to the deployable structure, and present a manipulation control strategy to mitigate these effects. Experiments indicate an average endpoint accuracy error of less than 15 mm for boom lengths up to 1.8 m. We demonstrate the approach with a cable routing task to illustrate the potential for lunar outfitting applications that benefit from long reach.
- Abstract(参考訳): 月面の将来のインフラ建設には、建設現場に配備されたロボットによる半自動または完全自律的な操作が必要となる。
特に、電気的配置のようなタスクは、大きな構造物にまたがるケーブルの輸送、ルーティング、微細な操作を必要とする。
このニーズに対処するために,大規模な構造や作業空間をまたいだ操作作業を行うことができる,展開可能な複合ブームを組み込んだコンパクトで長持ちなマニピュレータを提案する。
展開可能な構造に固有の偏向,振動,開花特性を特徴付けるとともに,これらの効果を緩和するための操作制御戦略を提案する。
実験の結果、平均終点精度の誤差は15mm未満であり、ブーム長は1.8mである。
ケーブルルーティングタスクによるアプローチを実演し,長期化のメリットを生かした月装用アプリケーションの可能性を示す。
関連論文リスト
- Long-Reach Robotic Cleaning for Lunar Solar Arrays [0.5294785029372412]
月のソーラーアレイは月面の電力のかなりの部分を提供し、数ヶ月から数年にわたって運用される。
時が経つにつれて、月塵はこれらの大きな太陽電池アレイに蓄積され、パネルの出力を急速に低下させ、ミッションの寿命を短縮する。
本研究では,小型の移動ロボットに,長尺で軽量な展開可能なブームと交換可能なクリーニングツールを装着し,メータースケールの作業空間を軽快に掃除する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-31T04:09:11Z) - ManipulationNet: An Infrastructure for Benchmarking Real-World Robot Manipulation with Physical Skill Challenges and Embodied Multimodal Reasoning [61.35327888597012]
有害な操作により、ロボットは物理的世界を意図的に変化させ、パッシブな観察者から非構造環境のアクティブなエージェントに変えることができる。
ハードウェア、知覚、制御、学習の数十年にわたる進歩にもかかわらず、一般的な操作システムへの進歩は依然として断片化されている。
ロボット操作のための実世界のベンチマークタスクをホストするグローバルインフラストラクチャであるManipulationNetを紹介した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-04T18:29:28Z) - Pro-HOI: Perceptive Root-guided Humanoid-Object Interaction [57.252599851031505]
本稿では,知覚根誘導型ヒューマノイドオブジェクトインタラクション,Pro-HOIを紹介する。
Pro-HOIは、堅牢なヒューマノイドロコ操作のための一般化可能なフレームワークである。
ユニツリーG1ロボットの実証検証は、Pro-HOIが一般化と堅牢性においてベースラインを著しく上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-01T14:19:59Z) - A Robotic Testing Platform for Pipelined Discovery of Resilient Soft Actuators [63.07587517846448]
本稿では,DEA寿命をスキャンできる新しいテストロボットによって実現された最適化パイプラインを提案する。
ロボットは、電気機械特性測定、プログラム可能な電圧入力、マルチチャネルテスト能力を統合する。
これを用いて,入力電圧等級,周波数,電極物質濃度,電気接続フィラーなど,Elastosil系リニアアクチュエータの寿命を走査した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-24T14:41:28Z) - RoboMIND 2.0: A Multimodal, Bimanual Mobile Manipulation Dataset for Generalizable Embodied Intelligence [59.39508501733987]
本稿では,RoboMIND 2.0について紹介する。これは310K以上のデュアルアーム操作トラジェクトリからなる,総合的な実世界のデータセットである。
コンタクトリッチで空間的に拡張されたタスクの研究を支援するため、データセットには12Kの触覚強調エピソードと20Kの移動操作トラジェクトリが組み込まれている。
RoboMIND 2.0の可能性をフル活用するために、オフライン強化学習により最適化された階層型デュアルシステムフレームワークであるMIND-2システムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-31T05:59:40Z) - MoonBot: Modular and On-Demand Reconfigurable Robot Toward Moon Base Construction [5.414960992449607]
モジュール型・オンデマンド型再構成ロボット(MoonBot)について紹介する。
MoonBotはモジュール式で再構成可能なロボットシステムで、月のペイロードの厳密な質量制限内で動作しながら機能を最大化するために設計された。
この記事では、MoonBotの設計と開発について詳述し、予備的な実演を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-26T04:22:28Z) - Heterogeneous Robot Collaboration in Unstructured Environments with Grounded Generative Intelligence [54.91177026001217]
大規模言語モデル(LLM)対応のチーム化手法は、よく構造化された既知の環境を前提とするのが一般的である。
異種ロボットチームにおけるLCMの推論能力を基盤として,これらの制約に対処するフレームワークであるSPINE-HTを提案する。
我々のフレームワークは、従来のLLM対応の不均一なチームリング手法と比較して、ほぼ2倍の成功率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-30T18:24:38Z) - CaRoBio: 3D Cable Routing with a Bio-inspired Gripper Fingernail [2.928964540437144]
2本のフィンガーグリップは、ケーブルをつかんで誘導する際に、過密と過圧のリスクがある。
ワシにインスパイアされた新しいフィンガーネイルが指に装着され、平面上のケーブルをつかむのに役立ちます。
そこで本研究では,一般的なピック・アンド・プレイス戦略に代えて,指爪を用いたエンドツーエンドの3Dケーブル・ルーティング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-13T07:25:40Z) - Fine Robotic Manipulation without Force/Torque Sensor [9.908082209033612]
典型的な6軸力/トルクセンサ(F/T)がロボットの手首と端エフェクターの間に装着され、環境がロボットに与える力(外部レンチ)を測定する。
典型的な6軸F/Tセンサーは高い精度で測定できるが、ドリフトや外部の衝撃に対して高価で脆弱である。
ロボットの内部信号のみを用いて外部レンチを推定する既存の手法は、スコープに限られている。
我々はニューラルネットワークに基づく手法を提案し、トレーニングデータ構造に特に注意を払うことで、正確に見積もることができると論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-31T05:06:04Z) - Autonomously Untangling Long Cables [79.09016120505088]
ケーブルは多くの設定でユビキタスですが、セルフオクルージョンや結び目が多いです。
本稿では,二足歩行ロボットを用いて,最大3mのケーブルを自律的にアンハングリングすることに焦点を当てた。
我々は,この作業に特化した長尺ケーブルと新しい顎を効率的に切り離す新しい動作プリミティブを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-16T02:35:09Z)
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。