論文の概要: Task-Oriented Co-Design and Optimization of Geared Actuators for Robotic Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22795v1
• Date: Sat, 19 Sep 2026 05:54:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-25 00:27:41.69498
• Title: Task-Oriented Co-Design and Optimization of Geared Actuators for Robotic Applications
• Title（参考訳）: ロボット用ギアアクチュエータのタスク指向協調設計と最適化
• Abstract要約: 脚付きロボットが行う異なるタスクは、アクチュエーターに異なるトルクと速度の要求を課す。 既存のロボットアクチュエータは、通常、明示的なタスクガイダンスなしで、トルクやパワー密度などのメトリクスに対してコンポーネントレベルで最適化されている。 アクチュエータハードウェアと制御のタスク指向協調設計のための体系的最適化フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.830037489961743
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Different tasks performed by legged robots impose distinct torque and speed requirements on actuators. Existing robotic actuators are generally optimized at the component level for metrics such as torque or power density, without explicit task guidance. System-level optimization across components such as motors, gearboxes, and sensors is challenging because of the high computational cost and coupling among mechanical, electrical, and electromagnetic behaviors. Consequently, improvements in individual components may not translate into better robot performance in a specific task. To this end, we present a systematic optimization framework for task-oriented co-design of actuator hardware and control. First, surrogate models are employed to accelerate motor evaluation and support global exploration of the coupled design space. Then, a hierarchical mixed-variable optimization strategy is adopted, combining discrete enumeration with continuous search over dimensions and real-valued indices. These indices are rounded to select admissible values for the remaining discrete choices before each evaluation. Within this search, rated output torque density and task performance are jointly optimized, with Bezier-parameterized joint torque profiles determined for each hardware candidate. Finally, the effectiveness of the proposed framework is validated through actuator fabrication and experiments on a two-degree-of-freedom jumping leg. Based on its measured mass, the fabricated prototype achieves a nominal rated output torque density of 35.7 N m/kg, approximately 60% higher than that of a widely used commercial geared joint actuator, while being 18.6% lighter. Under matched bench conditions, it achieves 12.0% greater jump height at twice-rated torque. Together, these results demonstrate a systematic route from task requirements to actuator design and control.
• Abstract（参考訳）: 脚付きロボットが行う異なるタスクは、アクチュエーターに異なるトルクと速度の要求を課す。 既存のロボットアクチュエータは、通常、明示的なタスクガイダンスなしで、トルクやパワー密度などのメトリクスに対してコンポーネントレベルで最適化されている。 モータ、ギアボックス、センサーなどのコンポーネント間のシステムレベルの最適化は、機械的、電気的、電磁的挙動の間の高い計算コストと結合により困難である。 その結果、個々のコンポーネントの改善は特定のタスクにおいてロボットのパフォーマンスを改善するには至らない。 この目的のために,アクチュエータハードウェアと制御のタスク指向協調設計のための体系的最適化フレームワークを提案する。 まず、サロゲートモデルを用いて、モータ評価を加速し、結合設計空間のグローバルな探索を支援する。 次に、離散列挙と連続探索と実数値指標を組み合わせた階層的混合変数最適化戦略を採用する。 これらの指標は、各評価の前に残りの個別選択に対する許容値を選択するために丸められる。 このサーチでは、評価出力トルク密度とタスク性能を共同最適化し、各ハードウェア候補に対してベジエパラメータ化された関節トルクプロファイルを決定する。 最後に,2自由度跳躍脚のアクチュエータ製作と実験により,提案手法の有効性を検証した。 製造された試作機は、その測定量に基づいて名目で評価された出力トルク密度35.7 N m/kgを達成し、18.6%軽量でありながら、広く使われている商用ギア付きジョイントアクチュエータよりも約60%高い。 マッチしたベンチ条件下では、2倍のトルクで12.0%のジャンプハイトを達成する。 これらの結果は,タスク要求からアクチュエータ設計,制御に至るまでの体系的な経路を示すものである。

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