論文の概要: An Experimental Study of Downwash Effects on a Continuum Manipulator Integrated with a Multirotor UAV
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18507v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 03:54:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.271721
- Title: An Experimental Study of Downwash Effects on a Continuum Manipulator Integrated with a Multirotor UAV
- Title(参考訳): マルチロータUAVを併用した連続マニピュレータのダウンウォッシュ効果に関する実験的研究
- Abstract要約: 連続アームの空中操作システムは、制限された環境や危険な環境でのタスクにソフトマニピュレータのコンプライアンスとデキスタリティを利用する。
プロペラのダウンウォッシュは 性能を低下させる 特に壁や地面の近くで
本論文は,マルチロータプラットフォームと統合された腱駆動型連続体マニピュレータのダウンウォッシュ誘起運動偏差を実験的に研究する。
- 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: Continuum arm aerial manipulation systems leverage soft-manipulator compliance and dexterity for tasks in confined or hazardous environments, but propeller downwash can degrade performance, particularly near walls and the ground. This effect remains uncharacterized for continuum manipulators. This letter experimentally studies downwash-induced kinematic deviations of a tendon-driven continuum manipulator integrated with a multirotor platform. Under still-air conditions, the CM is compared with a constant-curvature (CC) model. Downwash- induced end-effector pose deviations are then quantified relative to the mean still-air experimental baseline at four propeller throttle levels in free space, and at maximum throttle near a wall, and near the ground. Vertical position and yaw show the largest deviations and are amplified by ground effect. A CC-guided Gaussian process regression (GPR) residual model is learned from experimental data that improves forward pose prediction RMSE (position by 89-95%, orientation by 47-79%), and support compensation-oriented, downwash-aware modeling of continuum arm aerial manipulation systems.
- Abstract(参考訳): 連続アームの空中操作システムは、制限された環境や危険な環境でのタスクにソフトマニピュレータのコンプライアンスとデキスタリティを利用するが、プロペラダウンウォッシュは特に壁や地面の近くで性能を低下させることができる。
この効果は連続マニピュレータには影響を受けない。
本論文は,マルチロータプラットフォームと統合された腱駆動型連続体マニピュレータのダウンウォッシュ誘起運動偏差を実験的に研究する。
静止空気条件下では、CMは定数曲率(CC)モデルと比較される。
ダウンワッシュによって誘導されるエンドエフェクターのポーズ偏差は、自由空間における4つのプロペラスロットルレベル、壁や地面の近くの最大スロットルレベルにおいて、平均静止空気実験ベースラインに対して定量化される。
垂直位置とヨーは最大の偏差を示し、地上効果によって増幅される。
CC誘導型ガウス過程回帰(GPR)残差モデルは, RMSE(89~95%, 向き47~79%)の前方姿勢予測を改善する実験データから学習し, 連続体アームの空中操作システムに対する補償指向のダウンウォッシュ・アウェア・モデリングをサポートする。
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