論文の概要: Partial-Scan-and-Move Source Seeking for Mobile Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23786v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 18:13:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-24 16:21:35.513312
- Title: Partial-Scan-and-Move Source Seeking for Mobile Robots
- Title(参考訳): 移動ロボットにおける部分走査・移動音源探索
- Abstract要約: 本稿では,オフセットスカラーセンサを備えた移動ロボットを用いて,音源探索のための部分走査移動方式を提案する。
本研究では, 測定ノイズと局所場変動を考慮した信頼度セットとともに, 部分走査の勾配推定法を開発した。
適切な条件下では、各決定は所定の部分スキャン内で行うことができ、ロボットが所望の近傍に到達して、高い確率で有限個の動作を行うことを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.0354087125207108
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a partial-scan-and-move strategy for source seeking with a mobile robot equipped with an offset scalar sensor. At each robot position, the sensor collects source field measurements while the robot rotates. Instead of requiring a complete circular scan before every move, we ask when the measurements collected over only part of the circle are already sufficient to determine the next action. We develop a gradient estimation method for partial scans together with a confidence set that accounts for measurement noise and local field variation. The robot uses this confidence set to decide whether it is close enough to the source or has enough information to move in a descent direction. We show that, under suitable conditions, each decision can be made within a prescribed partial scan and that the robot reaches a desired neighborhood of the source in finitely many moves with high probability.
- Abstract(参考訳): 本稿では,オフセットスカラーセンサを備えた移動ロボットを用いて,音源探索のための部分走査移動方式を提案する。
各ロボットの位置において、センサーは、ロボットが回転している間に、ソースフィールドの測定を収集する。
動きごとに全円スキャンを行う代わりに、円の一部で収集された測定値が、次の動作を決定するのに十分であるかどうかを尋ねる。
本研究では, 測定ノイズと局所場変動を考慮した信頼度セットとともに, 部分走査の勾配推定法を開発した。
ロボットは、この信頼セットを使用して、ソースに十分近いか、あるいは降下方向に移動するのに十分な情報を持っているかを判断する。
適切な条件下では、各決定は所定の部分スキャン内で行うことができ、ロボットが所望の近傍に到達して、高い確率で有限個の動作を行うことを示す。
関連論文リスト
- Evaluating Accuracy of Vine Robot Shape Sensing with Distributed Inertial Measurement Units [1.1474575075646143]
ロボット体に沿って分散したIMUを用いたブドウのロボット形状検出の精度を実験的に評価した。
また、センサ間隔の影響を分析し、中間間隔が単一曲率形状の誤差を最小限に抑えることを観察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T17:28:42Z) - Planning Robot Placement for Object Grasping [5.327052729563043]
物体の摘み取りなどの操作に基づく活動を行う場合、移動ロボットは、実行を成功させる位置で基地を位置決めする必要がある。
この問題に対処するために、顕著なアプローチは、通常、対象のオブジェクトに対する把握ポーズを提供するために、プランナーを高価に把握することに依存する。
そこで我々は,まず環境との衝突を起こさないロボット配置を見つけ,次に最適な配置候補を見出すよう評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-26T20:57:32Z) - Track2Act: Predicting Point Tracks from Internet Videos enables Generalizable Robot Manipulation [65.46610405509338]
我々は、ゼロショットロボット操作を可能にする汎用的な目標条件ポリシーを学習することを目指している。
私たちのフレームワークであるTrack2Actは、ゴールに基づいて将来のタイムステップで画像内のポイントがどのように動くかを予測する。
学習したトラック予測を残留ポリシーと組み合わせることで,多種多様な汎用ロボット操作が可能となることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-02T17:56:55Z) - Exploring 3D Human Pose Estimation and Forecasting from the Robot's Perspective: The HARPER Dataset [52.22758311559]
本研究では,ユーザとスポット間のダイアドインタラクションにおける3次元ポーズ推定と予測のための新しいデータセットであるHARPERを紹介する。
キーノーベルティは、ロボットの視点、すなわちロボットのセンサーが捉えたデータに焦点を当てることである。
HARPERの基盤となるシナリオには15のアクションが含まれており、そのうち10つはロボットとユーザの間の物理的接触を含んでいる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T14:53:50Z) - Robot Learning with Sensorimotor Pre-training [98.7755895548928]
ロボット工学のための自己教師型感覚運動器事前学習手法を提案する。
我々のモデルはRTTと呼ばれ、センサモレータトークンのシーケンスで動作するトランスフォーマーである。
感覚運動の事前学習は、ゼロからトレーニングを一貫して上回り、優れたスケーリング特性を持ち、さまざまなタスク、環境、ロボット間での移動を可能にしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T17:58:10Z) - External Camera-based Mobile Robot Pose Estimation for Collaborative
Perception with Smart Edge Sensors [22.5939915003931]
本稿では,移動ロボットのポーズを多視点RGB画像を用いた静的カメラネットワークのアロセントリック座標で推定する手法を提案する。
画像はオンラインで、深層ニューラルネットワークによってスマートエッジセンサーでローカルに処理され、ロボットを検出する。
ロボットのポーズを正確に推定すると、その観察は同中心のシーンモデルに融合することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-07T11:03:33Z) - Image-based Pose Estimation and Shape Reconstruction for Robot
Manipulators and Soft, Continuum Robots via Differentiable Rendering [20.62295718847247]
自律システムは3D世界における動きを捉えローカライズするためにセンサーに依存しているため、計測データからの状態推定はロボットアプリケーションにとって極めて重要である。
本研究では,カメラ画像から画像に基づくロボットのポーズ推定と形状再構成を実現する。
柔らかい連続ロボットの形状再構成において,幾何学的形状プリミティブを用いる手法が高精度であり,ロボットマニピュレータの姿勢推定が可能であることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-27T18:51:29Z) - Robot Self-Calibration Using Actuated 3D Sensors [0.0]
本稿では,ロボットのキャリブレーションをオフラインのSLAM問題として扱う。
これにより、任意の眼深度センサのみを用いてロボットのキャリブレーションを行うことができる。
各種の3Dセンサーを装着した実ロボットに対して,システムの詳細評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-07T16:35:08Z) - SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating
Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。
モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。
リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。
ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T02:56:21Z)
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。