論文の概要: A Reconfigurable Pneumatic Joint Enabling Localized Selective Stiffening and Shape Locking in Vine-Inspired Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15907v1
- Date: Fri, 17 Apr 2026 10:04:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.872141
- Title: A Reconfigurable Pneumatic Joint Enabling Localized Selective Stiffening and Shape Locking in Vine-Inspired Robots
- Title(参考訳): Vineにインスパイアされたロボットにおける局所的選択スニッフィングと形状ロックの再構成可能な空気圧ジョイント
- Authors: Ayodele James Oyejide, Ustaz A. Yaqub, Samir Erturk, Eray A. Baran, Fabio Stroppa,
- Abstract要約: Vineにインスパイアされたロボットは、先端の伸縮によって大きなワークスペースをカバーし、閉じ込められたり散らかったりした環境で安全なナビゲーションを可能にする。
本研究では, 連続的な成長を損なうことなく, ロボット体に沿って, 離散的, 圧力可変な剛性を導入する, 再構成可能な空気圧ジョイントアーキテクチャを提案する。
我々は、RPJを腱駆動の操舵によるソフト成長ロボットに統合し、空中エバーションのためのコンパクトなベースステーションを開発する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.1437512265005543
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vine-inspired robots achieve large workspace coverage through tip eversion, enabling safe navigation in confined and cluttered environments. However, their deployment in free space is fundamentally limited by low axial stiffness, poor load-bearing capacity, and the inability to retain shape during and after steering. In this work, we propose a reconfigurable pneumatic joint (RPJ) architecture that introduces discrete, pressure-tunable stiffness along the robot body without compromising continuous growth. Each RPJ module comprises symmetrically distributed pneumatic chambers that locally increase bending stiffness when pressurized, enabling decoupling between global compliance and localized rigidity. We integrate the RPJs into a soft growing robot with tendon-driven steering and develop a compact base station for mid-air eversion. System characterization and experimental validation demonstrate moderate pressure requirements for eversion, as well as comparable localized stiffening and steering performance to layer-jamming mechanisms. Demonstrations further show that the proposed robot achieves improved shape retention during bending, reduced gravitational deflection under load, cascading retraction, and reliable payload transport up to 202 g in free space. The RPJ mechanism establishes a practical pathway toward structurally adaptive vine robots for manipulation-oriented tasks such as object sorting and adaptive exploration in unconstrained environments.
- Abstract(参考訳): Vineにインスパイアされたロボットは、先端の伸縮によって大きなワークスペースをカバーし、閉じ込められたり散らかったりした環境で安全なナビゲーションを可能にする。
しかし, 自由空間への展開は, 低軸方向の剛性, 耐荷重能力の低下, ステアリング前後の形状維持の困難など, 基本的に制限されている。
本研究では, 連続的な成長を損なうことなく, ロボットの体に離散的, 圧力調整可能な剛性を導入する, 再構成可能な空気圧ジョイント (RPJ) アーキテクチャを提案する。
各RPJモジュールは、加圧時の曲げ剛性を局所的に増加させ、大域的コンプライアンスと局所的剛性との疎結合を可能にする対称分散空気室からなる。
我々は、RPJを腱駆動の操舵によるソフト成長ロボットに統合し、空中エバーションのためのコンパクトなベースステーションを開発する。
システムのキャラクタリゼーションと実験的検証は、エバーションの適度な圧力条件と、層ジャミング機構に匹敵する局所強化およびステアリング性能を示す。
さらに, 提案するロボットは, 曲げ時の形状保持性の向上, 荷重下での重力偏向低減, カスケードリトラクション, および自由空間における202gまでの信頼性のあるペイロード輸送を実現していることを示す。
RPJ機構は、制約のない環境下でのオブジェクトソートや適応探索などの操作指向タスクのための構造適応型ブドウ栽培ロボットへの実践的な経路を確立する。
関連論文リスト
- ZipFold: Modular Actuators for Scaleable Adaptive Robots [52.52738470247707]
本稿では,可逆スケールと剛性変換を実現する,コンパクトでファブリケートな展開可能なアクチュエータを提案する。
単純なアクチュエータ法は、コンパクト(フレキシブル)状態と拡張(準剛体)状態の間の滑らかで連続的な遷移を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-06T23:50:03Z) - Real-Time Projected Adaptive Control for Closed-Chain Co-Manipulative Continuum Robots [0.764671395172401]
協調操作型連続ロボット(CCR)では、複数の連続アームが共通の柔軟な物体をつかむことで協調する。
現実的なタスクでは、フレキシブルオブジェクトの物理パラメータはしばしば未知であり、操作によって異なる。
本稿では,動的レベルで定式化されたCCRの適応制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-05T22:03:23Z) - Path Planning and Reinforcement Learning-Driven Control of On-Orbit Free-Flying Multi-Arm Robots [1.0688341355376219]
本稿では,軌道上における自由飛行型マルチアームロボットの動作計画と制御のための軌道最適化(TO)と強化学習(RL)を統合したハイブリッドアプローチを提案する。
高精度な身体制御のためのスラスタを備えたマルチアームロボット設計は、複雑な宇宙操作における冗長性と安定性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-24T13:31:32Z) - Caterpillar-Inspired Spring-Based Compressive Continuum Robot for Bristle-based Exploration [3.0561366760390296]
本稿では,コンパクトなバネ型腱駆動型連続ロボットについて述べる。
このシステムは、機械的に適合した連続体と腱作動モジュールを結合し、複合曲げおよび軸長変化を可能にする。
実験の結果,提案したモデルと制御パイプラインの下での平均位置誤差は4.32mmであった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-10T14:51:00Z) - A 26-Gram Butterfly-Inspired Robot Achieving Autonomous Tailless Flight [61.21669716392821]
textitAirPulseは、26グラムの蝶にインスパイアされたロボットで、このスケールで尾のない二翼プラットフォームのために、初めてオンボードでクローズドループ制御飛行を行う。
蝶の飛行における重要な生体力学的特性を再現し、低アスペクト比、炭素繊維強化翼の適合性、および特徴的な生物学的身体の起伏を再現する低周波の羽ばたきを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-06T15:58:50Z) - Enabling High-Curvature Navigation in Eversion Robots through Buckle-Inducing Constrictive Bands [6.456672165305407]
ロボットの外壁に沿って座屈点を導入することにより屈曲剛性を減少させるパッシブアプローチを提案する。
ロボットの体に沿って一定間隔で非伸縮性径減少円周帯を統合することで実現した。
実験の結果、これらのバンドは先端で曲げた際のロボットの硬さを最大91%減少させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-18T18:12:51Z) - Obstacle Avoidance of UAV in Dynamic Environments Using Direction and Velocity-Adaptive Artificial Potential Field [0.0]
本論文は,無人航空機(UAV)の空域における自律衝突回避の課題について論じる。
それは新しい方向と相対速度重み付き人工電位場(APF)を提案する。
このアプローチでは、障害物の方向と速度に基づいて反発電位を動的にスケールするために、有界重み関数$(,v_e)$を導入している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-08T14:57:01Z) - Humanoid Whole-Body Locomotion on Narrow Terrain via Dynamic Balance and Reinforcement Learning [54.26816599309778]
動的バランスと強化学習(RL)に基づく新しい全身移動アルゴリズムを提案する。
具体的には,ZMP(Zero-Moment Point)駆動の報酬とタスク駆動の報酬を,全身のアクター批判的枠組みで拡張した尺度を活用することで,動的バランス機構を導入する。
フルサイズのUnitree H1-2ロボットによる実験により、非常に狭い地形でのバランスを維持するための手法の有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-24T14:53:45Z) - VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait
Representation [78.92147339883137]
本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。
本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。
生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T19:49:53Z) - OSCAR: Data-Driven Operational Space Control for Adaptive and Robust
Robot Manipulation [50.59541802645156]
オペレーショナル・スペース・コントロール(OSC)は、操作のための効果的なタスクスペース・コントローラとして使われてきた。
本稿では,データ駆動型OSCのモデル誤差を補償するOSC for Adaptation and Robustness (OSCAR)を提案する。
本手法は,様々なシミュレーション操作問題に対して評価し,制御器のベースラインの配列よりも大幅に改善されていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-02T01:21:38Z)
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。