論文の概要: A Reproducible and Physically Feasible Dynamic Parameter Identification Framework for a Low-Cost Robot Arm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.15949v1
• Date: Fri, 15 May 2026 13:36:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.331026
• Title: A Reproducible and Physically Feasible Dynamic Parameter Identification Framework for a Low-Cost Robot Arm
• Title（参考訳）: 低コストロボットアームの再現性と物理的に実現可能な動的パラメータ同定フレームワーク
• Authors: Junji Oaki, Koki Yamane, Koki Inami, Sho Sakaino,
• Abstract要約: 本稿では,スマートアクチュエータによって駆動される低コストロボットアームのための動的パラメータ識別フレームワークを提案する。 慣性生成物は近似リンク対称性に従って除去され、剛体モデルが65から39となる。 提案したパイプラインは,プリプロセッシング,逆ダイナミックス・レグレッショナリ最小二乗(OLS),条件付き半有限プログラミング(SDP)プロジェクションと閉ループ入力誤差(CLIE)の補正を組み合わせたものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a reproducible and physically feasible dynamic parameter identification framework for CRANE-X7, a low-cost robot arm driven by modular smart actuators. To improve practical identifiability, products of inertia are removed according to approximate link symmetry, reducing the rigid-body model from 65 to 39 base parameters. Identification motions are hand-designed from structured single-joint and adjacent-joint primitives under practical joint-range limits. The proposed pipeline combines preprocessing, inverse-dynamics-regressor-based ordinary least squares (OLS), conditional semidefinite-programming (SDP) projection for feasibility recovery, and closed-loop input error (CLIE) refinement. Candidate solutions from 40 structured trajectories are analyzed in a common PCA space to select a statistically central representative model. Because statistical centrality alone does not ensure physical acceptability, the selected model is finally screened by an all-pose positive-definiteness audit of the inertia matrix and, when necessary, corrected by a localized post-CLIE SDP rescue step. Experiments show that the parameter cloud becomes progressively more concentrated from OLS to SDP and CLIE, while the final accepted model preserves high predictive accuracy on held-out validation motions. These results demonstrate a practical route to statistically coherent and physically feasible dynamic models for low-cost robot platforms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モジュール型スマートアクチュエータによって駆動される低コストロボットアームであるCRANE-X7の再現性と物理的に実現可能な動的パラメータ識別フレームワークを提案する。 実用的識別性を向上させるため, 近似リンク対称性により慣性生成物が除去され, 剛体モデルが65から39となる。 同定運動は、実際的な関節範囲の制限の下で、構造化された単接合および隣接接合プリミティブから手動で設計される。 提案したパイプラインは,プリプロセッシング,逆ダイナミックス・レグレッショナリ最小二乗(OLS),条件付き半有限プログラミング(SDP)プロジェクションと閉ループ入力誤差(CLIE)の補正を組み合わせたものである。 40個の構造化軌道からの候補解を共通PCA空間で解析し,統計的に中心的な代表モデルを選択する。 統計的中心性だけでは物理的受容性が保証されないため、選択されたモデルは、慣性行列の完全正定性監査によって最終的にスクリーニングされ、必要に応じて、局所化されたCLIE後SDP救助ステップによって修正される。 実験の結果,パラメータクラウドはOLSからSDP,CLIEへと徐々に集中し,最終的な許容モデルは保持された検証動作の予測精度を高く保っていることがわかった。 これらの結果は、低コストロボットプラットフォームのための統計的に一貫性があり、物理的に実現可能な動的モデルへの実践的な道筋を示す。

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