論文の概要: Design optimization of tendon-driven robots considering tendon wrapping and shortcut
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.09645v1
- Date: Wed, 07 Oct 2026 08:21:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 21:58:22.795358
- Title: Design optimization of tendon-driven robots considering tendon wrapping and shortcut
- Title（参考訳）: 腱ラップとショートカットを考慮した腱駆動ロボットの設計最適化
- Abstract要約: 本研究は、腱の包み込みとショートカット効果による関節トルクと腕の厚みのトレードオフに対処する。
NSGA-IIを用いて,トルクを同時に最大化し,厚さを最小化する問題を定式化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.919694566467053
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study proposes a multi-objective optimization method for tendon-driven arm design, addressing the inherent trade-off between joint torque and arm thickness through tendon wrapping and shortcut effects. We formulate the problem to simultaneously maximize torque and minimize thickness, solved using NSGA-II. The algorithm optimizes tendon routing, pulley configurations, and attachment points. Results reveal Pareto-optimal designs with effective moment arm expansion via strategic shortcuts, providing practical guidelines for compact high-torque arms. The optimized configurations demonstrate non-trivial patterns beyond conventional design intuition, offering new insights for engineering efficient robotic systems.
- Abstract（参考訳）: 本研究では, 腱の包み込みとショートカット効果による関節トルクと腕の厚みのトレードオフに対処する, 腱駆動アーム設計のための多目的最適化手法を提案する。
NSGA-IIを用いて、トルクを同時に最大化し、厚さを最小化する問題を定式化する。
このアルゴリズムは、腱のルーティング、プーリの設定、アタッチメントポイントを最適化する。
その結果、戦略的ショートカットによる効果的なモーメントアーム拡張を備えたパレート最適設計が示され、コンパクトな高トルクアームの実用的なガイドラインが提示された。
最適化された構成は、従来の設計の直観を超えた非自明なパターンを示し、エンジニアリング効率の良いロボットシステムに新たな洞察を与える。
関連論文リスト
- Function-based Parametric Co-Design Optimization of Dexterous Hands [5.05447792208957]
手のひら構造,指のキネマティクス,指先形状,微細な表面曲率を統一するロボットハンドジェネレーションのための包括的枠組みを提案する。
シミュレーションおよび実世界の動的シナリオにおける安定性タスクの把握における設計最適化の枠組みを検証する。
本フレームワークはシミュレーションおよび製造可能なハンドモデルを生成し,オープンソースとして公開する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-30T08:06:00Z) - Fast Functionally Redundant Inverse Kinematics for Robotic Toolpath Optimisation in Manufacturing Tasks [53.04487603529418]
逆キネマティクスアルゴリズムは、これを高速でリアクティブなフレームワークで解決することができる。
ロボット操作のための機能的冗長な逆運動学を解く新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-10T22:07:07Z) - Efficient Design of Compliant Mechanisms Using Multi-Objective Optimization [50.24983453990065]
そこで本研究では,大きな角状脳卒中を許容できる適合型クロスヒンジ機構の合成について述べる。
キネトスタティックな性能測定に基づいて,多目的最適化問題を定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-23T06:29:10Z) - Enhanced Optimization Strategies to Design an Underactuated Hand Exoskeleton [0.7639610349097473]
本研究は,不動手外骨格(U-HEx)の設計過程について述べる。
この最適化は、遺伝的アルゴリズム、ビッグバン・ビッグCrunchアルゴリズム、および多目的最適化のためのそれらのバージョンに依存している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-14T09:00:49Z) - Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。
拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。
N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:33:39Z) - Faster Attention Is What You Need: A Fast Self-Attention Neural Network
Backbone Architecture for the Edge via Double-Condensing Attention Condensers [71.40595908386477]
本稿では,2重対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向対向
結果のバックボーン(AttendNeXtと呼ぶ)は、組み込みARMプロセッサ上で大幅に高い推論スループットを実現する。
これらの有望な結果は、さまざまな効率的なアーキテクチャ設計と自己アテンション機構の探索が、TinyMLアプリケーションのための興味深い新しいビルディングブロックにつながることを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-15T02:47:33Z) - An End-to-End Differentiable Framework for Contact-Aware Robot Design [37.715596272425316]
我々は、接触認識ロボット設計のためのエンドツーエンドの差別化可能なフレームワークを構築した。
変形に基づく新しいパラメータ化により、任意の複雑な幾何学を持つ剛体ロボットを設計することができる。
微分可能な剛体シミュレータは、接触豊富なシナリオを処理し、運動パラメータと動的パラメータの完全なスペクトルに対する解析的勾配を計算することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-15T17:53:44Z) - Structured Sparsification with Joint Optimization of Group Convolution
and Channel Shuffle [117.95823660228537]
本稿では,効率的なネットワーク圧縮のための新しい構造空間分割法を提案する。
提案手法は, 畳み込み重みに対する構造的疎度を自動的に誘導する。
また,学習可能なチャネルシャッフル機構によるグループ間通信の問題にも対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-19T12:03:10Z)
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。