論文の概要: A Support-Enhanced Granular-Jamming Gripper for RL-based Grasping with Continuum Manipulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29093v2
- Date: Fri, 25 Sep 2026 14:40:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.049341
- Title: A Support-Enhanced Granular-Jamming Gripper for RL-based Grasping with Continuum Manipulators
- Title（参考訳）: 連続マニピュレータを用いたRL型グラニュラージャミンググルーパーの支持強化
- Abstract要約: 本稿では, 連続マニピュレータに適合した軽量支持型グラニュラージャミンググリップを提案する。
ジャミング後、連続マニピュレータ先端への直接負荷経路を確立しつつ、ジャミング前のコンプライアンスを維持する。
これらの結果に基づいて, 連続マニピュレータ, グラニュラージャミンググリップ, 視覚フィードバック, 腱運動, 空気圧制御を統合した物理操作システムを構築した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.808234394899785
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Continuum manipulators provide dexterous motion in confined spaces, but structural compliance, hysteresis, and load-dependent deformation leave residual position and orientation errors that can undermine reliable contact with rigid grippers. To address this limitation, this paper presents a lightweight support-enhanced granular-jamming gripper tailored to a continuum manipulator. The gripper maintains compliance before jamming while establishing a direct load path to the continuum manipulator tip after jamming. To improve its grasping performance, we systematically designed membrane materials, particles, filling ratios, and the internal support structure, and further identify geometry-dependent grasp boundaries with respect to contact offset and object shape. Building on these results, we construct a physical manipulation system integrating the continuum manipulator, granular-jamming gripper, visual feedback, tendon actuation, and pneumatic control. We then train a reinforcement-learning-based reaching controller in a randomized simulation and deploy it on the physical system, demonstrating how positioning control and contact level mechanical adaptation can complement each other in a modular grasp-and-release task. By introducing an adaptive structure that relaxes the need for highly accurate modeling and positioning control, this work explores a design paradigm that integrates physical and embodied intelligence.
- Abstract（参考訳）: 連続マニピュレータは、閉じ込められた空間において外接運動を提供するが、構造的コンプライアンス、ヒステリシス、負荷依存変形は、剛体グリップパーとの信頼性の高い接触を損なうような残留位置と向きの誤差を残している。
この制限に対処するため, 本論文では, 連続マニピュレータに適合した軽量支持付グラニュラージャミンググリップについて述べる。
ジャミング後、連続マニピュレータ先端への直接負荷経路を確立しつつ、ジャミング前のコンプライアンスを維持する。
把握性能を向上させるため, 膜材料, 粒子, 充填比, 内部支持構造を体系的に設計し, さらに接触オフセットおよび物体形状に関する幾何学的依存性の把握境界を同定した。
これらの結果に基づいて, 連続マニピュレータ, グラニュラージャミンググリップ, 視覚フィードバック, 腱運動, 空気圧制御を統合した物理操作システムを構築した。
次に、無作為なシミュレーションで強化学習に基づくリーチ制御を訓練し、物理系に展開し、位置決め制御と接触レベルの機械的適応がモジュラーグリップ・アンド・リリースタスクにおいてどのように補完するかを示す。
高精度なモデリングと位置決め制御の必要性を緩和する適応的構造を導入することにより、物理的および具体的インテリジェンスを統合する設計パラダイムを探求する。
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