論文の概要: A Multi-Vine Soft Robot Enabling Accessible Working Channel and Steering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.03758v1
- Date: Thu, 03 Sep 2026 12:26:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-04 18:28:39.055087
- Title: A Multi-Vine Soft Robot Enabling Accessible Working Channel and Steering
- Title(参考訳): アクセシブルな作業チャネルとステアリングを実現する多関節ソフトロボット
- Abstract要約: ワインロボットは、内向きに折りたたまれた細く、柔軟で、伸縮性のないチューブで構成され、加圧されると伸縮し、前方に成長する。
この先端成長により、最小限の摩擦でナビゲーションが可能となり、人間の結腸のような複雑な環境によく適合する。
本稿では,2台のVineロボットをソフト実装チップを介して外部統合作業チャネルに結合するマルチビンアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.744611330241908
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Soft eversion robots, also known as vine robots, have attracted growing interest for navigation and inspection tasks, including minimally invasive medical applications [1]. A vine robot consists of a thin, flexible, inextensible tube folded inward that everts and grows forward when pressurized. This tip-growth enables navigation with minimal friction, making vine robots well suited for complex environments such as the human colon [2]. While their inherent softness allows passive conforma- tion to curved pathways in confined spaces, navigation performance strongly depends on environmental inter- actions, including contact angle and the length of un- constrained deployed material [3], [4]. Sharp directional changes, such as those in the sigmoid colon, often limit passive growth and necessitate active steering. Existing solutions include distributed artificial muscles [5] or dedicated tip-based steering mechanisms [6]. In addition, many applications require payload delivery, such as sensors and tools [7], [8]. Within the ERC Synergy project EndoTheranostics, this motivates the development of vine robots capable of delivering micro- surgical tools during growth. Prior work has integrated working channels within the vine body [8], [9], but these approaches constrain tool size, introduce friction, and limit access to the environment to the robot tip. In this work, we propose a multi-vine architecture in which two vine robots are coupled to an externally integrated working channel via soft mounting tips [10]. Independent vine actuation enables active tip steering while advancing the working channel without embed- ding it within the vine bodies Figure 1. Experiments demonstrate sharp steering of nearly 90 degrees during growth, highlighting the potential of this architecture for versatile medical and non-medical applications.
- Abstract(参考訳): ソフトエバーションロボット(ソフトエバーションロボット)は、ナビゲーションや検査タスクへの関心が高まっている。
ワインロボットは、内向きに折りたたまれた細く、柔軟で、伸縮性のないチューブで構成され、加圧されると伸縮し、前方に成長する。
この先端成長により、最小限の摩擦でナビゲーションが可能となり、人間の大腸[2]のような複雑な環境によく適合する。
その固有のソフトさは、狭い空間内の湾曲した経路に対してパッシブコンフォメーションを許容するが、ナビゲーション性能は、接触角や非拘束展開材料の長さなど、環境間相互作用に強く依存する。
シグモイド結腸のようなシャープ方向の変化は、しばしば受動的成長を制限し、アクティブなステアリングを必要とする。
既存のソリューションには、分散人工筋肉[5]または専用チップベースのステアリング機構[6]が含まれる。
加えて、多くのアプリケーションは、センサーやツール[7]、[8]のようなペイロードのデリバリを必要とします。
ERC Synergyプロジェクト「EndoTheranostics」の中では、成長中に微小外科的ツールを届けることのできるブドウロボットの開発が動機となっている。
以前の作業では、ブドウの体 [8], [9] に作業チャネルが組み込まれていたが、これらのアプローチはツールのサイズを制限し、摩擦を導入し、ロボットの先端への環境へのアクセスを制限する。
本研究では,2台のVineロボットをソフトマウントチップによる外部統合作業チャネルに結合するマルチビンアーキテクチャを提案する[10]。
インディペンデントワインのアクティベーションにより、作業経路を進入しながらアクティブな先端ステアリングが可能で、ビン本体に埋め込むことなく可能となる図1。
実験では、成長中に90度近い急激なステアリングが示され、多用途の医療および非医療応用のためのこのアーキテクチャの可能性を強調している。
関連論文リスト
- Acoustic-driven millimetric helical robot: ultrasonic synergistic manipulation in confined fluidic environment [22.376630373837926]
音場駆動操作は、マイクロスケールやナノスケールのオブジェクトを制御する非接触で非侵襲的な戦略を提供する。
そこで, ミリスケールヘリカルロボットの移動制御を実現するために, 多音場協調手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T08:30:52Z) - A Compact Top-Loading Robot for Endovascular Interventions: Design, Control and Evaluation [10.95060747006468]
ロボットによる血管内介入は、放射線曝露を減らし、外科医のエルゴノミクスを改善し、遠隔手術を可能にし、手続きの精度を高める可能性がある。
既存のシステムでは、患者側の設定が制限され、柔軟性が制限され、複雑な機器交換が臨床ワークフローの統合を妨げるため、手続き的カバレッジが制限されることが多い。
本研究は,標準的な血管内器具の連続的翻訳・回転操作を可能にする,血管内介入のための小型ロボットシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T16:35:14Z) - Learn Weightlessness: Imitate Non-Self-Stabilizing Motions on Humanoid Robot [56.377161933570335]
人間は自然に非自己安定化(NSS)運動中に「無重力」状態を利用する。
この生物学的メカニズムに着想を得て,データセットのアノテーションに対する無重力自動ラベル方式を提案する。
我々の研究は、正確な軌道追跡と適応的な環境相互作用のギャップを埋め、接触リッチなヒューマノイド制御のための生物学的にインスパイアされたソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-23T07:10:05Z) - A Foldable and Agile Soft Electromagnetic Robot for Multimodal Navigation in Confined and Unstructured Environments [7.685210542640683]
マルチモーダル移動は、非構造環境における動物の適応性に不可欠である。
そこで我々は,9つ以上の移動モードを持つ小型で折り畳み式で頑健な軟式電磁ロボット (M-SEMR) を紹介する。
高速転がり(818 mm/s、26 BL/s)、全方位クロール、ジャンプ、水泳など、例外的な俊敏性を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-30T12:30:09Z) - Enabling High-Curvature Navigation in Eversion Robots through Buckle-Inducing Constrictive Bands [6.456672165305407]
ロボットの外壁に沿って座屈点を導入することにより屈曲剛性を減少させるパッシブアプローチを提案する。
ロボットの体に沿って一定間隔で非伸縮性径減少円周帯を統合することで実現した。
実験の結果、これらのバンドは先端で曲げた際のロボットの硬さを最大91%減少させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-18T18:12:51Z) - CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation [70.5382178207975]
hIsight Perturbation (CHIP)は、制御可能なエンドエフェクタ剛性を実現するプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
CHIPの実装は簡単で、データ拡張も追加の報酬チューニングも必要ありません。
そこで本研究では,CHIPでトレーニングした汎用モーショントラッキングコントローラが,多種多様な操作タスクを実行できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-16T18:56:04Z) - Inchworm-Inspired Soft Robot with Groove-Guided Locomotion [0.0]
動作方向をパターン化された基板で受動的に制御するインヒワーム型ソフトロボットを提案する。
異なる溝角が複雑なアクティベーション戦略を必要とせずに移動方向を正確に制御できることを実証する。
この溝誘導型アプローチは、エネルギー消費を低減し、ロボット設計を簡素化し、探索や救助、パイプ検査、惑星探査などの分野におけるバイオインスパイアされたソフトロボットの適用性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-08T18:47:04Z) - Humanoid Whole-Body Locomotion on Narrow Terrain via Dynamic Balance and Reinforcement Learning [54.26816599309778]
動的バランスと強化学習(RL)に基づく新しい全身移動アルゴリズムを提案する。
具体的には,ZMP(Zero-Moment Point)駆動の報酬とタスク駆動の報酬を,全身のアクター批判的枠組みで拡張した尺度を活用することで,動的バランス機構を導入する。
フルサイズのUnitree H1-2ロボットによる実験により、非常に狭い地形でのバランスを維持するための手法の有効性が検証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-24T14:53:45Z) - Learning and Adapting Agile Locomotion Skills by Transferring Experience [71.8926510772552]
本稿では,既存のコントローラから新しいタスクを学習するために経験を移譲することで,複雑なロボティクススキルを訓練するためのフレームワークを提案する。
提案手法は,複雑なアジャイルジャンプ行動の学習,後肢を歩いたまま目標地点への移動,新しい環境への適応を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-19T17:37:54Z) - VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait
Representation [78.92147339883137]
本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。
本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。
生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-02T19:49:53Z) - Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile
Quadruped Locomotion [69.87112582900363]
現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。
本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。
本研究では, 歩幅, 歩幅, 立位など, 歩行パラメータに直接対応した駆動信号マップの具体的特性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-09T10:02:02Z)
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。