論文の概要: Graph-Based Design of Soft Grippers with Multi-Objective Quality-Diversity Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20087v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 11:46:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-20 08:55:54.248862
• Title: Graph-Based Design of Soft Grippers with Multi-Objective Quality-Diversity Optimisation
• Title（参考訳）: 多目的品質多様性最適化を用いたソフトグリップのグラフベース設計
• Abstract要約: タスクの多様性が、見えない対象や接触条件への一般化の出現にどのように影響するかを考察する。 以上の結果から,十分多様な把握事例に対する最適化は,創発的一般化を伴う設計につながることが示唆された。 これらの結果は,多様性駆動型最適化が汎用ソフトグリップへの原則的経路を提供することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9688475909257475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Effective manipulation across diverse objects is critical for applications ranging from agricultural harvesting to laboratory and domestic automation. While the inherent compliance of soft robotics is well suited to this challenge, designing grippers that generalize across tasks remains difficult due to the vast design space of continuum mechanics and the risk of overfitting to specific scenarios. We propose a graph-based design space for representing soft structures and mechanisms, coupled with a multi-objective, diversity-driven genetic optimization framework that explicitly promotes solution variety throughout the design process. Using multiple grasping scenarios during optimization, we study how task diversity influences the emergence of generalization to unseen objects and contact conditions. Our results show that optimization over a sufficiently diverse set of grasping cases leads to designs with emergent generalization, exhibiting improved robustness compared to task-specific solutions on novel scenarios. These findings suggest that diversity-driven optimization offers a principled pathway toward general-purpose soft grippers, aligned with the adaptable nature of soft robotics.
• Abstract（参考訳）: 多様な対象物に対する効果的な操作は、農業収穫から実験室、国内自動化まで幅広い応用に不可欠である。 ソフトロボティクスの固有のコンプライアンスは、この課題に適しているが、連続体力学の広大な設計空間と、特定のシナリオに過度に適合するリスクのために、タスクをまたいで一般化するグリップを設計することは、依然として困難である。 本稿では,ソフトな構造と機構を表現するためのグラフベースの設計空間と,設計プロセス全体を通じてソリューションの多様性を明確に促進する多目的・多様性駆動型遺伝的最適化フレームワークを提案する。 最適化中の複数の把握シナリオを用いて、タスクの多様性が、見えない対象や接触条件への一般化の出現にどのように影響するかを検討する。 この結果から, 十分多種多様な把握事例に対する最適化は, 創発的な一般化を伴う設計につながり, 新規シナリオにおけるタスク固有解に比べて頑健性の向上が見られた。 これらの結果は、多様性駆動型最適化が、ソフトロボティクスの適応性に合わせて、汎用ソフトグリップパーへの原則的な経路を提供することを示唆している。

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