論文の概要: Reactive 3D Motion Planning for a Franka Arm via Star-World Workspace Reshaping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.25138v1
• Date: Mon, 27 Jul 2026 23:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-29 20:50:42.653432
• Title: Reactive 3D Motion Planning for a Franka Arm via Star-World Workspace Reshaping
• Title（参考訳）: スターワールドワークスペース再構成によるフランカアームの反応性3次元運動計画
• Abstract要約: 安全インフレーションは、近くの障害物が重なり、多くの変調ベースの反応性プランナーが使用する不規則な障害物の仮定に違反する可能性がある。 フランカ・エミカ・パンダマニピュレータの3次元反応性制御のためのStar-Worldワークスペース再構成について検討する。 目標達成率,パス長比,計算時間を用いて,6つのPyBulletシナリオにおける再形および非形障害物表現を比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety inflation can cause nearby obstacles to overlap, violating the disjoint-obstacle assumptions used by many modulation-based reactive planners. We investigate Star-World workspace reshaping for three-dimensional reactive control of a Franka Emika Panda manipulator. At each update, intersecting inflated obstacles are clustered and replaced by star-shaped proxies before a dynamical-system-based end-effector controller is evaluated. A null-space artificial-potential-field term provides complementary arm-body avoidance. We compare reshaped and unreshaped obstacle representations in six PyBullet scenarios using goal attainment, path-length ratio, and computation time. In this preliminary 12-trial evaluation, reshaping reaches the goal in five of six scenarios, compared with four of six for the unreshaped baseline. It resolves the canonical overlapping-wall case and requires 0.68--8.70\,ms per workspace update for scenes containing one to seven obstacles. However, it also increases path length, produces near-equilibria in two cases, and closes a navigable corridor through over-aggressive merging. These results show both the promise and the practical limitations of transferring Star-World guarantees from workspace geometry to a redundant manipulator controlled through inverse kinematics.
• Abstract（参考訳）: 安全インフレーションは、近くの障害物が重なり、多くの変調ベースの反応性プランナーが使用する不規則な障害物の仮定に違反する可能性がある。 フランカ・エミカ・パンダマニピュレータの3次元反応性制御のためのStar-Worldワークスペース再構成について検討する。 各更新では、動的システムベースのエンドエフェクタコントローラが評価される前に、膨らませられた障害物がクラスタ化され、星形プロキシに置き換えられる。 ヌルスペース人工ポテンシャル場という用語は、補完的なアームボディ回避を提供する。 目標達成率,パス長比,計算時間を用いて,6つのPyBulletシナリオにおける再形および非形障害物表現を比較した。 この予備的な12段階評価では、6つのシナリオのうち5つのシナリオでリフォームがゴールに達する。 標準的なオーバーラップウォールのケースを解決し、1対7の障害物を含むシーンに対して、ワークスペース当たり0.68--8.70\,msの更新を必要とする。 しかし、経路長も増加し、2例でほぼ平衡となり、過剰な攻撃的なマージによって航行可能な回廊を閉じる。 これらの結果は、ワークスペース幾何学から逆運動学によって制御される冗長マニピュレータへのStar-World保証の転送の約束と実践的制限の両方を示している。

関連論文リスト

• GigaBrain-WBC-0.5: A Behavior World Model for Robust Whole-Body Control with Environment Interaction [68.67772166423812]
  ヒューマノイド全身制御のための行動世界モデル(BWM)であるGigaBrain-WBC-0.5を提案する。 純粋にリアクティブなトラッカーではなく、因果トランスフォーマーをトレーニングして、次のアクション、次の状態、次の潜伏動作コマンドに対する分布を共同で予測します。 自動地形アノテーションパイプラインは、再ターゲティングされた動きから完全な3D接触形状を復元し、既存の動きデータセットのスケールでの地形アノテートを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-18T18:21:36Z)
• VGGT-Align: Bridging Local Reconstruction and Global Consistency for Long-Sequence 3D Reconstruction [8.983872448985627]
  本稿では,シーンを駆動するなどの構造的環境において,時間的セグメント間での幾何量の変化は本質的に不変である,という重要な洞察に基づいて構築されたスケール一貫性向上フレームワークを提案する。 SGIA(Scene Geometric Invariant Anchoring)を提案する。 複数のロングシーケンスベンチマークの実験では、最先端の性能を示し、絶対軌道誤差を最大32%削減し、軌道安定性と復元品質を大きく向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-15T14:32:55Z)
• A Task-Space Receding Horizon Controller for Fast Collision Avoidance [0.08594140167290099]
  ロボットマニピュレータのリアルタイム衝突回避には、予期せぬ障害物運動に対する迅速な反応が必要である。 完全なモデル予測制御は、この展望を提供することができるが、オンラインコストは、水平線長、モデル忠実度、アクティブな幾何学的制約の数とともに急速に増大する可能性がある。 本稿では, 短時間の接触一貫性を持つロールアウトを用いて, 終端キネマティック参照を生成するタスクスペースリテーディング・ホライゾンコントローラを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-17T08:13:12Z)
• Subspace-Decomposed JEPAs: Disentangling Progression and Content in Latent World Models [1.034052616244602]
  統合埋め込み予測アーキテクチャは、将来の埋め込みを予測することによって、コンパクトな潜在世界モデルを学ぶ。 JEPAラテントを2つのサブスペースに彫ります。 2つの反崩壊力が解離座標に作用することを証明し、同じ次元で競合するのではなく、加法的に構成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-29T10:23:48Z)
• Imagine2Real: Towards Zero-shot Humanoid-Object Interaction via Video Generative Priors [51.096845970243855]
  高忠実度3Dデータの不足により,全体Humanoid-Object Interaction (HOI) がボトルネックとなる。 本研究では,ゼロショットHOIフレームワークであるImagine2Realを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-21T10:15:39Z)
• Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control [50.28263951510334]
  本稿では,リアクティブなデクスタリーグルーピングのためのハイブリッド階層型制御フレームワークを提案する。 提案手法は,低レベル共同実行から高レベル空間意図を明示的に分離する。 我々は厳密なシミュレーションと現実のパイプラインを通して提案したフレームワークを広範囲に検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-05T04:49:38Z)
• SpaceDex: Generalizable Dexterous Grasping in Tiered Workspaces [12.014535031347926]
  本研究では,制約された3次元環境におけるデクスタラス操作のための階層的フレームワークであるSpaceDexを紹介する。 高レベルでは、Vision-Language Model (VLM)プランナーがユーザの意図を解析し、ゼロショットセグメンテーションとマスクトラッキングのためのターゲットバウンディングボックスを生成する。 低レベルでは、幾何認識のグリップモード選択から腕のグローバルな軌跡制御を分離するアームハンド特徴分離ネットワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-20T07:01:21Z)
• CSSDF-Net: Safe Motion Planning Based on Neural Implicit Representations of Configuration Space Distance Field [23.48697826890044]
  非構造環境における高次元マニピュレータ操作には、異なるシーンに依存しない距離問合せ機構が必要である。 CSSDF-Netは、連続署名された距離フィールドを構成空間内で直接学習し、共同空間距離と勾配クエリを提供する。 平面アームと7-DoFマニピュレータの実験は、静的および動的シーンにおける安定した勾配、効果的な衝突回避を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T09:31:41Z)
• Geo6DPose: Fast Zero-Shot 6D Object Pose Estimation via Geometry-Filtered Feature Matching [0.0]
  Geo6DPoseは、ゼロショット6Dポーズ推定のための軽量で、完全にローカルで、トレーニング不要なパイプラインである。 Geo6DPoseは、1つのコモディティGPU上で、はるかに大きなゼロショットベースラインの平均リコールをマッチングしながら、サブ秒の推論を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-11T14:20:17Z)
• SPAN: Spatial-Projection Alignment for Monocular 3D Object Detection [49.12928389918159]
  既存の単分子3D検出器は典型的には、切り離された予測パラダイムを通じて、3D境界ボックスの顕著な非線形回帰をテームする。 本稿では2つの主成分を持つ新しい空間射影アライメント(SPAN)を提案する。 SPANは、予測された3次元境界ボックスと接地した3次元境界ボックスの間に明らかに大域的な空間的制約を課し、それによって非結合な特性回帰による空間的ドリフトを補正する。 3D-2Dプロジェクションアライメントは、投影された3Dボックスが、画像平面上の対応する2D検出バウンディングボックス内に密に整列していることを保証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-10T04:48:48Z)
• HOSIG: Full-Body Human-Object-Scene Interaction Generation with Hierarchical Scene Perception [57.37135310143126]
  HO SIGは階層的なシーン認識を通じて全体インタラクションを合成するための新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、自己回帰生成による運動長の無制限化をサポートし、手動による介入を最小限に抑える。 この研究は、シーン認識ナビゲーションとデクスタラスオブジェクト操作の間に重要なギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T12:08:08Z)
• Coordinate Transformer: Achieving Single-stage Multi-person Mesh Recovery from Videos [91.44553585470688]
  ビデオから複数人の3Dメッシュを回収することは、バーチャルリアリティーや理学療法などにおけるグループ行動の自動認識に向けた重要な第一歩である。 本稿では,複数人物の時空間関係を直接モデル化し,同時にエンドツーエンドでマルチ・メッシュ・リカバリを行うコーディネート・トランスフォーマーを提案する。 3DPWデータセットの実験では、CoordFormerが最先端の精度を大幅に向上し、MPJPE、PAMPJPE、PVEの計測値でそれぞれ4.2%、8.8%、そして4.7%を上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T18:23:07Z)
• 3DHacker: Spectrum-based Decision Boundary Generation for Hard-label 3D Point Cloud Attack [64.83391236611409]
  そこで本研究では,クラスラベルの知識にのみ依存して,敵対的なサンプルを生成する新しい3D攻撃手法を提案する。 3DHackerは、難しいハードラベル設定でも、既存の3D攻撃の攻撃性能と敵のクオリティを競争力で上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T03:29:31Z)

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。