論文の概要: Dynamic Modeling and Robust Gait Optimization of a Compliant Worm Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12031v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 20:20:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.108968
- Title: Dynamic Modeling and Robust Gait Optimization of a Compliant Worm Robot
- Title（参考訳）: 適応型ワームロボットの動的モデリングとロバスト歩行最適化
- Authors: Xinyu Zhou, Yu Mei, Faith Thomson, Christian Luedtke, Xinda Qi, Xiaobo Tan,
- Abstract要約: 本稿では,共振管を走行可能なロボットのモデリングと最適化の枠組みを実験的に検討する。
平均出力を最小化しながら平均速度を最大化する多目的歩行最適化問題を定式化する。
その結果,提案手法はロボットの移動とエネルギー消費の優位性を捉えていることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.048766517808481
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Worm-inspired robots provide an effective locomotion strategy for constrained environments by combining cyclic body deformation with alternating anchoring. For compliant robots, however, the interaction between deformable anchoring structures and the environment makes predictive modeling and deployable gait optimization challenging. This paper presents an experimentally grounded modeling and optimization framework for a compliant worm robot capable of traversing corrugated pipes. First, a hybrid dynamic locomotion model is derived, in which the robot motion is represented by continuous dynamics within a corrugation groove and discrete switching of anchoring positions between adjacent grooves. A slack-aware actuation model is further introduced to map the commanded gait input to the realized body-length change, and an energy model is developed based on physics and calibrated with empirical power measurement. Based on these models, a multi-objective gait optimization problem is formulated to maximize average speed while minimizing average power. To reduce the fragility of nominal boundary-seeking solutions, a kinematic robustness margin is introduced into the anchoring-transition conditions, leading to a margin-based robust gait optimization framework. Experimental results show that the proposed framework captures the dominant locomotion and energy-consumption behavior of the robot over the tested conditions, and enables robust gait optimization for achieving speed-power trade-off.
- Abstract（参考訳）: ワームインスパイアされたロボットは、循環体変形と交互アンカーを組み合わせることで、制約された環境に対して効果的な移動戦略を提供する。
しかし、適合ロボットの場合、変形可能なアンカー構造と環境との相互作用は予測モデリングと展開可能な歩行最適化を困難にしている。
本稿では,共振管を走行可能なロボットのモデリングと最適化の枠組みを実験的に検討する。
まず、ロボットの動きを、係止溝内の連続的なダイナミクスと、隣り合う溝間のアンカー位置の離散的な切替で表現するハイブリッド動的移動モデルを導出する。
さらに、命令された歩行入力を実効的な体長変化にマッピングするためにスラック対応アクチュエーターモデルを導入し、物理に基づいてエネルギーモデルを開発し、経験的パワー測定で校正した。
これらのモデルに基づいて、平均電力を最小化しながら平均速度を最大化する多目的歩行最適化問題を定式化する。
名目境界探索解の脆弱性を低減するため、引張遷移条件にキネマティック・ロバストネス・マージンを導入し、マージンに基づくロバスト・ゲイト最適化の枠組みを導いた。
実験結果から,提案手法はテスト条件上でのロボットの移動とエネルギー消費の優位性を捉えるとともに,高速なトレードオフを実現するためのロバストな歩行最適化を実現することが示唆された。
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