論文の概要: Coupled State-Space Modelling, Control, and Policy Distillation for Hybrid Rigid-Pneumatic Manipulators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29424v1
- Date: Thu, 24 Sep 2026 11:45:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 21:10:09.897124
- Title: Coupled State-Space Modelling, Control, and Policy Distillation for Hybrid Rigid-Pneumatic Manipulators
- Title（参考訳）: ハイブリッドリジッド空気圧マニピュレータにおける状態空間モデリング・制御・政策蒸留
- Abstract要約: ハイブリッドマニピュレータは、モータ付き剛性継手と圧力駆動折り紙セグメントを結合する。
本論文は, 回転継手とクレス折り紙セグメントを交互に交互に連結したN$の連成モデルから導いたものである。
モデルを用いて直接結合を計測し,その強度が関節によって変化することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.887599881748524
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hybrid manipulators combine motorized rigid joints with pressure-actuated origami segments. Published arms of this kind are controlled with decoupled per-DOF loops, and the cost of this approximation has not been quantified, because the coupled model needed to measure it has not been built. This paper derives such a model for a chain of $N$ alternating revolute joints and Kresling origami segments, including pneumatic chamber dynamics and crease hysteresis. Using the model, we measure the coupling directly and show that its strength varies joint by joint, and that decoupled control loses precisely on the strongly coupled joints while remaining competitive on the one nearly decoupled joint. Coupled model-based controllers track $2.5\times$ tighter than a decoupled PID baseline at lower torque. However, the model predictive controller (MPC) is too slow for real time, and model-free reinforcement learning stalls far below acceptable success rates on a strict settling metric. We therefore distill the MPC into a small neural policy with behavior cloning and DAgger. The distilled policy settles 93-94$\%$ of goals with zero collisions, within a few points of its teacher, and runs inside the 5 ms control step where the MPC does not. Where the teacher itself fails, we trace the failure to a limit cycle with the bellows' lightly damped mode, and we remove it by selecting goal postures holdable at low pressure.
- Abstract（参考訳）: ハイブリッドマニピュレータは、モータ付き剛性継手と圧力駆動折り紙セグメントを結合する。
この種の出版アームは、分離されたDOFループで制御されており、この近似のコストは、測定に必要な結合モデルが構築されていないため、定量化されていない。
本論文は, 空気圧室力学やクレーゼヒステリシスを含む, 逆流継手とクレスリング折り紙セグメントの交互連成モデルである。
このモデルを用いて直接結合を計測し、その強度が関節によって変化し、解離した制御は、ほぼ解離した関節で競合しながら、強く結合した関節で正確に失われることを示す。
結合されたモデルベースのコントローラーは、低いトルクで分離されたPIDベースラインよりも2.5\times$ tightをトラックする。
しかし、モデル予測コントローラ(MPC)はリアルタイムには遅すぎるため、厳密な定位基準において、モデルフリーの強化学習は許容される成功率よりはるかに低い。
そこで我々は,MPCを行動クローニングとDAggerを併用した小さなニューラルポリシーに蒸留した。
蒸留政策は、教師の数ポイント以内のゼロ衝突で93-94$\%の目標を確定し、MPCがそうでない5ms制御ステップ内を走る。
教師自身が失敗した場合、我々は、ベローズの軽く減衰したモードで限界サイクルに辿り着き、低圧で保持可能な目標姿勢を選択することで、それを除去する。
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