論文の概要: Fabric Pneumatic Artificial Muscles Based on the Drawstring Principle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18641v1
- Date: Tue, 21 Jul 2026 02:20:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.294823
- Title: Fabric Pneumatic Artificial Muscles Based on the Drawstring Principle
- Title（参考訳）: 描画原理に基づく空気圧人工筋肉
- Abstract要約: 本稿では,新しいドレストリングファブリック空気圧人工筋肉(DPAM)を提案する。
従来のものとは異なり、DPAMは収縮中に余分な半径変形を生じず、構造的コンパクト性を大幅に向上させる。
DPAMは800倍以上の負荷容量、最大収縮比44%、最大4.98 kW/kgの電力密度を持つ優れた機械的性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.313921711241436
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Pneumatic artificial muscles have wide applications in robotics and industrial fields. Conventional pneumatic artificial muscles generate extra radial deformation during axial contraction, which severely wastes available working space. Inspired by the widely adopted drawstring principle in textile products, this paper proposes a novel drawstring fabric pneumatic artificial muscle (DPAM). Unlike traditional counterparts, the proposed DPAM produces no extra radial deformation during contraction, greatly improving structural compactness. The DPAM exhibits outstanding mechanical performance: a load capacity over 800 times its self-weight, a maximum contraction ratio of 44%, and a power density up to 4.98 kW/kg, alongside excellent scalability. Two representative application scenarios, bionic robots and industrial production lines, are demonstrated to validate its practicability. The DPAM can be easily expanded within a two-dimensional plane, as verified by the fabricated DPAM matrix. This work not only presents a high-performance novel pneumatic artificial muscle but also inspires researchers to draw design inspiration from conventional textile structures to address existing challenges in soft robotics.
- Abstract（参考訳）: 空気圧人工筋肉は、ロボット工学や工業分野に広く応用されている。
従来の空気圧人工筋肉は、軸方向収縮時に余分な半径変形を生じさせ、作業空間を著しく無駄にする。
繊維製品に広く採用されているドレストリングの原理に着想を得て,新しいドレストリング織物空気圧人工筋肉(DPAM)を提案する。
従来のものとは異なり、DPAMは収縮中に余分な半径変形を生じず、構造的コンパクト性を大幅に向上させる。
DPAMは、800倍以上の負荷容量、最大収縮比44%、そして4.98 kW/kgまでの電力密度と優れたスケーラビリティを備えた優れた機械的性能を示す。
バイオニックロボットと工業生産ラインの2つの代表的な応用シナリオが,その実用性を検証するために実証された。
DPAMは、製造されたDPAM行列によって検証されるように、二次元平面内で容易に拡張することができる。
この研究は、高性能な空気圧人工筋肉を提供するだけでなく、従来の繊維構造からデザインインスピレーションを得て、ソフトロボティクスにおける既存の課題に対処する。
関連論文リスト
- Soft Robotic Exogloves for Dexterous Mobility -- Towards Personalized Rehabilitation [0.0]
ソフトロボットのエゴロフは、リハビリと援助を提供することができる。
これらの手袋を装着するには 個人に適合しない 標準化された測定に 依存することが多い
本稿では, 空気圧駆動型ソフトロボットエクソグローブの設計, 製作, モデリング, 試験について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-08T22:48:29Z) - Physics-Informed Reinforcement Learning of Spatial Density Velocity Potentials for Map-Free Racing [73.88859384645264]
Out-Of-Distribution (OOD) の様々なレーストラックへの一般化は、機械学習(ML)を用いて、エンドツーエンド制御のためのセンサデータと車両アクチュエーターの間の数学的関係を符号化する。
本稿では,非幾何学的,物理インフォームド報酬を用いた深度測定のスペクトル分布から非線形車両動特性をパラメータ化して,ニューラルネットワーク(ANN)による車両の時間最適・乗換レース制御を推定するDRL法を提案する。
このポリシーは、経験的なパセジカタイヤモデルに似たタイヤのダイナミックスで摩擦円を最大化することで、OODトラックの12%で人間のデモより優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-10T17:12:07Z) - Sim-to-Real Transfer for Muscle-Actuated Robots via Generalized Actuator Networks [53.12548325396181]
柔らかい筋肉のアクティベーションと組み合わせたテンドンドライブは、より速く、より安全なロボットを可能にする。
この複雑なアクチュエータのニューラルネットワークモデルを学習するsim-to-realパイプラインを提案する。
我々は,完全にシミュレーションで訓練された,正確なゴール獲得とダイナミック・ボール・イン・カップ・ポリシーの展開に成功した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-10T16:52:54Z) - Elastomeric Strain Limitation for Design of Soft Pneumatic Actuators [0.0]
この論文は、ヒトの安全エラストマー・ソフト空気圧アクチュエータの設計、モデリング、およびひずみに基づく制御のための戦略を提示する。
電気粘着性 (EA) ひずみリミッタを用いて, 可変形状生成, 急速力印加, ターゲットインフレーショントラジェクトリについて検討した。
我々は,物質特性とエネルギー最小化に基づく理論モデルを,能動的学習と自動テストを用いて検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-03T00:56:14Z) - Multi-Mode Pneumatic Artificial Muscles Driven by Hybrid Positive-Negative Pressure [11.862266769445684]
Inflatable fluid-Driven Origami-Inspired Artificial muscles (IN-FOAMs)について紹介する。
典型的なIN-FOAMは、膨らませられる骨格を外皮に包み、正圧と負圧の組み合わせで駆動することができる。
骨格パターンはプログラム可能で、収縮、曲げ、ねじれ、回転などの様々な動きを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-16T10:20:58Z) - Fabric Pneumatic Artificial Muscle-Based Head-Neck Exosuit: Design, Modeling, and Evaluation [1.1199585259018459]
頭頸部支持のための空気圧人工筋肉を用いたエキソスーツの設計法を提案する。
首に沿って圧縮力を導入する。
テストダミーとヒトユーザによるデモでは,エクソスーツが機能的頭部支持と軌道追跡を実現できることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-13T19:10:46Z) - Programmable Deformation Design of Porous Soft Actuator through Volumetric-Pattern-Induced Anisotropy [1.3464152928754487]
多孔質発泡体に特定のパターンを集中させることにより、プログラム可能な変形を有する軟質多孔質アクチュエータを実現するための新しい設計法を提案する。
我々の研究は、多機能な多孔質ロボットの設計のための、新しい、効率的でスケーラブルなパラダイムを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-13T13:17:17Z) - MHR: Momentum Human Rig [56.93912398188499]
我々は,ATLASの切り離された骨格・形状パラダイムと,モメンタム図書館に触発されたフレキシブルで現代的なリグとポーズ修正システムを組み合わせた,パラメトリックな人体モデル MHR を提案する。
我々のモデルは、表現的で解剖学的に妥当な人間のアニメーションを可能にし、非線形ポーズ補正をサポートし、AR/VRとグラフィックパイプラインの堅牢な統合のために設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-19T16:18:02Z) - Efficient Deformable Tissue Reconstruction via Orthogonal Neural Plane [58.871015937204255]
変形性組織を再建するための高速直交平面(Fast Orthogonal Plane)を導入する。
我々は外科手術を4Dボリュームとして概念化し、それらをニューラルネットワークからなる静的および動的フィールドに分解する。
この分解により4次元空間が増加し、メモリ使用量が減少し、最適化が高速化される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-23T13:27:50Z) - DiffuseBot: Breeding Soft Robots With Physics-Augmented Generative
Diffusion Models [102.13968267347553]
本稿では,様々なタスクにおいて優れたソフトロボット形態を生成する物理拡張拡散モデルであるDiffuseBotを提案する。
我々は、その能力とともに、シミュレーションされた、そして製造された様々なロボットを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:58:48Z) - Neural LerPlane Representations for Fast 4D Reconstruction of Deformable
Tissues [52.886545681833596]
LerPlaneは単一視点環境下での手術シーンの高速かつ正確な再構築手法である。
LerPlaneは外科手術を4Dボリュームとして扱い、静的および動的フィールドの明示的な2D平面に分解する。
LerPlaneは静的フィールドを共有し、動的組織モデリングのワークロードを大幅に削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-31T14:38:35Z)
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。