論文の概要: Contact-Aware Planning and Control of Continuum Robots in Highly Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15638v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 02:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.709112
• Title: Contact-Aware Planning and Control of Continuum Robots in Highly Constrained Environments
• Title（参考訳）: 高拘束環境下での連続ロボットの接触認識計画と制御
• Authors: Aedan Mangan, Kehan Long, Ki Myung Brian Lee, Miheer Potdar, Nikolay Atanasov, Tania K. Morimoto,
• Abstract要約: 本稿では,接触の質を評価し,良質な接触を許容しつつ,有害な相互作用を罰するコンタクトアウェアプランニング手法を提案する。 患者スキャンから解剖モデルを用いた統合システム(計画,制御,機械設計)を検証し,本手法の有効性を検証した。 プランナーは3つの共通の解剖学的環境を効果的に計画し、全てのハードウェア試験において、ロボット連続体は危険な先端接触を避けながら目標に到達することができた(100%の成功)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.581535679270505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuum robots are well suited for navigating confined and fragile environments, such as vascular or endoluminal anatomy, where contact with surrounding structures is often unavoidable. While controlled contact can assist motion, unfavorable contact can degrade controllability, induce kinematic singularities, or introduce safety risks. We present a contact-aware planning approach that evaluates contact quality, penalizing hazardous interactions, while permitting benign contact. The planner produces kinematically feasible trajectories and contact-aware Jacobians which can be used for closed-loop control in hardware experiments. We validate the approach by testing the integrated system (planning, control, and mechanical design) on anatomical models from patient scans. The planner generates effective plans for three common anatomical environments, and, in all hardware trials, the continuum robot was able to reach the target while avoiding dangerous tip contact (100% success). Mean tracking errors were 1.9 +/- 0.5 mm, 1.2 +/- 0.1 mm, and 1.7 +/- 0.2 mm across the three different environments. Ablation studies showed that penalizing end-of-continuum-segment (ECS) contact improved manipulability and prevented hardware failures. Overall, this work enables reliable, contact-aware navigation in highly constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 連続体ロボットは、周囲の構造物との接触がしばしば避けられないような、血管や内膜解剖のような閉じ込められた脆弱な環境をナビゲートするのに適している。 制御された接触は運動を助けることができるが、好ましくない接触は制御性を低下させ、運動特異性を誘導したり、安全性のリスクをもたらす。 本稿では,接触の質を評価し,良質な接触を許容しつつ,有害な相互作用を罰するコンタクトアウェアプランニング手法を提案する。 このプランナーは、ハードウェア実験でクローズループ制御に使用できる、キネマティックに実現可能な軌道とコンタクト対応ヤコビアンを生産する。 患者スキャンから解剖モデルを用いた統合システム(計画,制御,機械設計)を検証し,本手法の有効性を検証した。 プランナーは3つの共通の解剖学的環境を効果的に計画し、全てのハードウェア試験において、危険な先端接触(100%の成功)を避けながら、連続体ロボットが目標に到達することができた。 追跡誤差は1.9 +/-0.5 mm、1.2 +/-0.1 mm、および1.7 +/-0.2 mmであった。 アブレーション研究により、ECS(End-of-Continuum-segment)接触がマニピュラビリティを改善し、ハードウェアの故障を防止した。 全体として、この作業は高度に制約された環境で、信頼性の高いコンタクト対応ナビゲーションを可能にする。

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