論文の概要: PDS Joint: A Parametric Double-Spiral Joint Tailored for Dexterous Hands
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.24377v1
- Date: Tue, 23 Jun 2026 10:09:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-24 22:16:48.897033
- Title: PDS Joint: A Parametric Double-Spiral Joint Tailored for Dexterous Hands
- Title（参考訳）: PDSジョイント:非接触手用パラメトリックダブルスピラルジョイント
- Authors: Haoyang Li, Yibo Wen, Yixiang Fan, Yiheng Xu, Yufeng Yue,
- Abstract要約: 本稿では,大脳皮質運動に対するPDS(parametric doublespiral)を併用した関節について述べる。
複数の変形モードにまたがる方向剛性の体系的な整形を可能にする。
組込み帰納的受容を共同設計し、生の帰納的信号を結合状態にマッピングする学習ベース校正パイプラインを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.683032766025082
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Compliant joints can embed safety and adaptability into dexterous hands, but achieving large-stroke anthropomorphic motion while maintaining joint-specific, directiondependent stiffness and reliable proprioception remains challenging. This paper presents the PDS joint, a parametric doublespiral (PDS) compliant joint that enables systematic shaping of directional stiffness across multiple deformation modes, including flexion/extension, abduction/adduction, and pronation/supination. We instantiate the joint using Archimedean and logarithmic spiral templates for different hand joints and introduce an asymmetry ratio to tailor stiffness distributions for both grasp stability and hyperextension resistance. To make the joint practically usable under large deformation, we co-design embedded inductive proprioception and propose a learningbased calibration pipeline that maps raw inductive signals to joint states using ArUco-marker tracking. Experiments characterize the stiffness landscapes across geometric parameters and demonstrate a non-monotonic dependence of lateral support on asymmetry, indicating the importance of principled parameter tuning. For joint-state estimation in the most challenging abduction/adduction motion, a learned multilayer-perceptron (MLP) mapping reduces the error compared with conventional curve fitting by 41.6%. Finally, we integrate the proposed joints into an open-source dexterous hand as a demonstration platform, on which the hand grasps a set of nine everyday objects and performs safe, contact-rich human-involved interactions.
- Abstract（参考訳）: 互換性のある関節は、手指に安全と適応性を組み込むことができるが、関節特異的で方向依存的な硬さと信頼性の高い受容を維持しながら、大きなストロークの人体化運動を達成することは依然として困難である。
本稿では, PDS関節とパラメトリックダブルスピラル (PDS) を併用し, 屈曲・伸展, 吸引・付加, プロネーション・沈降を含む複数の変形モードにおける方向剛性の体系的整形を可能にする。
本研究は手関節に対するアルキメデステンプレートと対数スパイラルテンプレートを用いて関節をインスタンス化し, 把持安定性と高伸展抵抗の両面において, テーラー剛性分布に対する非対称性比を導入する。
大変形下での関節の実用化を目的として,ArUcoマーカートラッキングを用いて,生の誘導信号を関節状態にマッピングする学習ベースキャリブレーションパイプラインを提案する。
実験では、幾何学的パラメータ間の剛性景観を特徴づけ、非対称性に対する非単調な支持の非単調な依存を示し、パラメータチューニングの重要性を示している。
最も困難な吸引/加法運動における連立状態推定のために、学習された多層パーセプトロン(MLP)マッピングは従来の曲線フィッティングと比較して誤差を41.6%削減する。
最後に,提案するジョイントを,9つの日常オブジェクトの集合を手作業で把握し,安全で接触に富んだ人間関係のインタラクションを行うデモプラットフォームとして,オープンソースのデキスタスハンドに統合する。
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