論文の概要: Periodic Steady-State Control of a Handkerchief-Spinning Task Using a Parallel Anti-Parallelogram Tendon-driven Wrist
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.17863v1
- Date: Mon, 20 Apr 2026 06:21:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.726665
- Title: Periodic Steady-State Control of a Handkerchief-Spinning Task Using a Parallel Anti-Parallelogram Tendon-driven Wrist
- Title（参考訳）: 平行反パラレルグラムテンドン駆動リストを用いたハンカチ打突作業の周期的定常制御
- Authors: Lei Liu, Haonan Zhang, Huahang Xu, Zefan Zhang, Lulu Chang, Lei Lv, Andrew Ross McIntosh, Kai Sun, Zhenshan Bing, Jiahong Dong, Fuchun Sun,
- Abstract要約: 本研究は, 並列型反平行波腱駆動構造に基づく直感的手首の開発である。
そこで我々は,制御指向の抽象化と戦略評価のためのハンカチの粒子スプリングモデルを開発した。
その結果、制御指向モデリングをタスク調整されたデキスタラス手首と組み合わせることで、安定状態から定常状態への堅牢な遷移が可能になることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.0667004392926
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Spinning flexible objects, exemplified by traditional Chinese handkerchief performances, demands periodic steady-state motions under nonlinear dynamics with frictional contacts and boundary constraints. To address these challenges, we first design an intuitive dexterous wrist based on a parallel anti-parallelogram tendon-driven structure, which achieves 90 degrees omnidirectional rotation with low inertia and decoupled roll-pitch sensing, and implement a high-low level hierarchical control scheme. We then develop a particle-spring model of the handkerchief for control-oriented abstraction and strategy evaluation. Hardware experiments validate this framework, achieving an unfolding ratio of approximately 99% and fingertip tracking error of RMSE = 2.88 mm in high-dynamic spinning. These results demonstrate that integrating control-oriented modeling with a task-tailored dexterous wrist enables robust rest-to-steady-state transitions and precise periodic manipulation of highly flexible objects. More visualizations: https://slowly1113.github.io/icra2026-handkerchief/
- Abstract（参考訳）: 従来の中国のハンカチ演奏で例示される柔軟な物体の紡糸は、摩擦接触と境界制約を持つ非線形力学の下で周期的な定常運動を要求する。
これらの課題に対処するために,我々はまず,低慣性および非結合型ロールピッチセンシングによる全方位90度回転を実現する並列対平行テントン駆動構造に基づく直観的手首の設計を行い,高レベル階層制御方式を実装した。
そこで我々は,制御指向の抽象化と戦略評価のためのハンカチの粒子スプリングモデルを開発した。
ハードウェア実験によりこの枠組みが検証され、約99%の展開比とRMSE = 2.88mmの指先追跡誤差を達成した。
これらの結果は、制御指向モデリングとタスク調整されたデキスタラス手首を組み合わせることで、頑健な静止状態遷移と高度に柔軟な物体の正確な周期的操作が可能になることを示している。
さらなる視覚化:https://slowly1113.github.io/icra2026-handkerchief/
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