論文の概要: Autonomous thermodynamic cycles via robotic mobility and sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.11667v1
• Date: Thu, 08 Oct 2026 10:39:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-10 02:36:53.961486
• Title: Autonomous thermodynamic cycles via robotic mobility and sensing
• Title（参考訳）: ロボット移動とセンシングによる自律型熱力学サイクル
• Abstract要約: ロボットモビリティとセンシングによって実現された自律型熱力学サイクルを導入する。 システム内を循環する多安定ガス充填カプセルを用いて, この概念を実験的に実現した。 我々のモデルでは、カプセルのエネルギー状態の急速な遷移により、システムが移動式熱エンジンとして動作できることが明らかになっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Thermodynamic cycles are the foundation of energy conversion across natural and engineered systems, transforming heat into useful work. However, these cycles traditionally operate between fixed thermal reservoirs, restricting them to specific locations and temperature differences. Here, we introduce autonomous thermodynamic cycles enabled by robotic mobility and sensing, allowing robots to perform thermodynamic cycles by accessing spatially varying temperature fields. We experimentally realize this concept using multistable gas-filled capsules that circulate within the system across a thermal gradient. Our model reveals that rapid transitions in the capsules' energy states allow the system to operate as a mobile heat engine that harvests and stores energy. By linking the capsule-scale internal energy dynamics to the robot's large-scale navigation strategy, we optimize locomotion paths that balance motion cost and energy harvesting. These findings demonstrate that thermodynamic cycles can emerge when autonomous systems navigate their environments, offering an artificial analog of organisms that forage for energy across spatial resources.
• Abstract（参考訳）: 熱力学サイクルは自然および工学的なシステム間のエネルギー変換の基礎であり、熱を有用な仕事に変える。 しかしながら、これらのサイクルは伝統的に固定された熱貯水池間で動作し、特定の場所と温度差に制限される。 本稿では,ロボットが空間的に変化する温度場にアクセスして熱力学サイクルを実行できるロボットモビリティとセンシングにより,自律的な熱力学サイクルを導入する。 熱勾配を越えてシステム内を循環する多安定ガス充填カプセルを用いて,この概念を実験的に実現した。 我々のモデルでは、カプセルのエネルギー状態の急激な遷移により、システムはエネルギーを回収し貯蔵する移動式熱エンジンとして動作できるようになる。 カプセルサイズの内部エネルギー力学とロボットの大規模ナビゲーション戦略を結びつけることで、運動コストとエネルギー収穫のバランスをとる移動経路を最適化する。 これらの結果は、自律的なシステムが環境をナビゲートするときに熱力学サイクルが出現し、空間資源をまたいでエネルギーを養う生物の人工的なアナログを提供することを示している。

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