論文の概要: MOSS: Multimodal Origami Swamp Robot System
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23813v2
- Date: Mon, 19 Oct 2026 14:04:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 06:32:45.339137
- Title: MOSS: Multimodal Origami Swamp Robot System
- Title（参考訳）: MOSS:マルチモーダル折り紙湿式ロボットシステム
- Abstract要約: この研究は、3Dプリントの折り紙ホイールを備えた小型の水陸両用ロボットプラットフォームであるMOSSを提示する。
コンパクトクランク機構は、車輪を収縮された構成と拡張された構成に切り替え、幅、体径、フィン配向を同時に変更する。
その結果、適応車輪形状は、地形に依存した移動の利点を提供し、単一のコンパクトなプラットフォームが地球と水環境を著しく異なる方向に移動できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.688823650055709
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic systems for environmental monitoring and ecological surveying in wetlands and swamps must operate across diverse terrestrial and aquatic conditions. Conventional fixed-geometry wheels cannot adapt their contact geometry to these varying conditions. This work presents MOSS (Multimodal Origami Swamp Robot System), a compact amphibious robotic platform with 3D-printed origami wheels. The compact crank mechanism switches the wheel between contracted and expanded configurations, changing its width, body diameter, and fin orientation simultaneously. The contracted configuration is better suited to efficient rolling on firmer ground, whereas the expanded configuration provides greater contact and terrain engagement on softer surfaces. MOSS was evaluated on soil, sand, mud with varying water content, and water, in addition to in-motion morphing and terrestrial-aquatic transition tests. The more energy-efficient wheel configuration depended on terrain. The contracted configuration achieved a lower cost of transport on firmer soil and mud, whereas the expanded configuration performed better on wetter mud, sand, and water, reducing the cost of transport by up to 29%. Expanded wheels also reduced slip in wet mud and reduced both slip and hub sinkage in sand. MOSS successfully completed configuration changes in $1.95 \pm 0.11$ s and demonstrated continuous locomotion across soil-mud-water transitions. Outdoor trials further demonstrated operation across natural deformable terrain and water. These results show that adaptive wheel geometry provides terrain-dependent locomotion benefits and enables a single compact platform to traverse substantially different terrestrial and aquatic conditions.
- Abstract（参考訳）: 湿地や沼地における環境モニタリングと生態調査のためのロボットシステムは、多様な地球環境と水環境で運用する必要がある。
従来の固定幾何ホイールは、これらの異なる条件に接触幾何学を適応することはできない。
MOSS(Multimodal Origami Swamp Robot System)は、3Dプリントの折り紙ホイールを備えた小型の水陸両用ロボットプラットフォームである。
コンパクトクランク機構は、車輪を収縮された構成と拡張された構成に切り替え、幅、体径、フィン配向を同時に変更する。
収縮された構成は、より硬い地面での効率的な圧延に適しているが、拡張された構成は、より柔らかい表面での接触と地形のエンゲージメントを高める。
MOSSは, 土壌, 砂, 泥, 含水量, 水, 移動形態および地球-水系遷移試験に加え, 土壌, 砂, 泥および水について検討した。
よりエネルギー効率の良い車輪の構成は地形に依存していた。
収縮された構成は、より堅い土と泥の輸送コストを下げる一方、拡張された構成は湿った泥、砂、水の輸送コストを最大29%削減した。
拡張された車輪は湿った泥のすべりを減らし、砂のすべりとハブの沈みを減らした。
MOSSは1.95 pm 0.11$ sで構成変更を完了し、土壌-泥-水遷移の連続的な移動を実証した。
屋外での試験では、自然変形可能な地形と水上での運転がさらに実証された。
これらの結果から、適応車輪形状は地形に依存した移動の利点を提供し、単一のコンパクトなプラットフォームが地球と水環境を実質的に異なる方向に移動できることが示唆された。
関連論文リスト
- Enhancing Robotic Perception and Adaptability through Sensor Fusion and Origami-Inspired Designs [2.317704243577443]
本稿では,折り紙に触発された車輪を移動させる小型移動ロボットについて述べる。
車輪が地形に適応する形状の間を移動すると、変化するシャシーピッチは中間の高度で2D LiDARを掃除する。
IMUはシャシーの姿勢を説明し、融合ノードプロジェクトLiDARはRTAB-Mapに供給されたRGB-D深度ストリームに戻る。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-07T10:50:54Z) - Omnidirectional Amphibious Locomotion via Internal Mass Actuation [4.418830179545487]
完全閉鎖型全方向水陸両用転がりロボットであるMARBLEについて検討した。
硬い球殻は全ての活動機構を包み込み、同時に地上接触面として機能する。
実験では、一本の閉じた機械的アーキテクチャが全方位移動、金属間移動、環境接触への耐性をいかに組み合わせるかを実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-23T04:55:34Z) - Learning All-Terrain Locomotion for a Planetary Rover with Actively Articulated Suspension [0.9612340765846284]
ERNESTは2自由度アクティブ・ジンバル・サスペンションを備えた4輪の惑星ローバーである。
単一ニューラルネットワークコントローラは、困難な地形を横断する望ましい経路を追跡するように訓練されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-05T00:20:50Z) - Terrain-Adaptive Grouser Wheel for Optimal Planetary Exploration: Design and Experimental Investigation [0.8594140167290097]
[匿名化ロボット名]は、地形順応のために、溝の高さを連続的に調整できる車輪である。
750の実験の結果、適応的な展開はスリップを30.0--58.0%減少させることを示した。
全地形にわたって滑りを最小化せず、固定輪システムの限界を暗示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-23T00:37:44Z) - TerraSkipper: A Centimeter-Scale Robot for Multi-Terrain Skipping and Crawling [2.683233968306505]
ムズキは多様な環境下で移動できる独特の水陸両用魚である。
本稿では,1センチスケールのスキッピング・クローリングロボットの設計と開発について述べる。
クロール用の2つのサイドフィンを備えており、それぞれ歩行制御用のホールエフェクトセンサーと統合されている。
10mmの遊星ギアモーターで駆動される回転スプリングテールは、様々な基板を連続的な衝動スキップすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-29T14:59:42Z) - Autonomous Sea Turtle Robot for Marine Fieldwork [45.22208456166796]
生物に触発された移動とフィールド対応の自律性の間のギャップを埋める,海カメに触発された自律水中ロボットについて紹介する。
このロボットは、頑丈な奥行き安定化と障害物回避と目標中心制御を組み合わせて、複雑な地形の中で動く物体を追跡し、対話する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-24T21:36:19Z) - RPL: Learning Robust Humanoid Perceptive Locomotion on Challenging Terrains [53.674116167774095]
本研究では,挑戦的な地形上での多方向移動を可能にする2段階トレーニングフレームワークを提案する。
RPLは、高度マップの観察を特権化した専門家のポリシーを訓練し、分離された移動と操作のスキルを習得する。
次に、複数の深度カメラを活用して広い視野をカバーできるトランスフォーマーポリシーを作成します。
スケーラブルな深度蒸留のために、動的ロボットメッシュと静的な地形メッシュの両方に対してレイキャストを行う効率的なマルチ深度システムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T02:17:08Z) - Utilizing Earth Foundation Models to Enhance the Simulation Performance of Hydrological Models with AlphaEarth Embeddings [48.54230513143053]
本研究は,AlphaEarth Foundationの埋設物が,流域特性を説明するためのより有益な方法であるかどうかを考察する。
トレーニングに使用しない流域内の流れを予測した場合, 精度の高いモデルが得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-04T15:14:16Z) - A Rapid GeoSAM-Based Workflow for Multi-Temporal Glacier Delineation: Case Study from Svalbard [51.56484100374058]
我々は,Sentinel-2画像からの氷河の高速デライン化のためのGeoSAMに基づく半自動ワークフローを提案する。
その結果, 本手法は, 主要な氷河体に対して, 空間的に一貫性があり, 時間的に一貫した輪郭を生じさせることが示唆された。
導出RGB画像への依存により、他の光学データセットに柔軟で転送可能である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-28T09:42:01Z) - Gait-Adaptive Perceptive Humanoid Locomotion with Real-Time Under-Base Terrain Reconstruction [86.53248703859718]
本研究では,地形認識,歩行制御,全身制御を一つの強化学習ポリシーにマージする知覚的移動フレームワークを提案する。
31-DoF、1.65mのヒューマノイドロボットによる実験は、シミュレーションと実世界の両方で堅牢な移動を実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-08T11:42:41Z) - RMA: Rapid Motor Adaptation for Legged Robots [71.61319876928009]
本稿では,四足歩行ロボットにおけるリアルタイムオンライン適応の課題を解決するために,ラピッドモータ適応(RMA)アルゴリズムを提案する。
RMAは、参照軌跡や事前に定義された足跡生成器のようなドメイン知識を使わずに、完全にシミュレーションで訓練される。
我々は、生物エネルギーにインスパイアされた報酬を用いて様々な地形発生装置でRMAを訓練し、様々な困難な地形に展開する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-08T17:59:59Z)
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。