論文の概要: Tension Tells the Tail: Cable-Obstacle Interaction Sensing for Tethered Mobile Robot Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24449v1
• Date: Sat, 17 Oct 2026 04:38:28 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 11:49:16.600576
• Title: Tension Tells the Tail: Cable-Obstacle Interaction Sensing for Tethered Mobile Robot Navigation
• Title（参考訳）: テザリング型移動ロボットナビゲーションのためのケーブルと障害物の相互作用センシング
• Abstract要約: 本研究は, ケーブル張力について, 接触する障害物が移動可能か移動不能かを推定するための知覚モードとして検討した。 その結果, 障害物の移動性は, 初期張力上昇と, さらには, 緊張が緩和するか, あるいはピーク後に高く保たれるかによって特徴付けられることがわかった。 提案手法は,30cm後から95.5%の精度で移動可能で移動不可能な症例を識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4087148947930634
• License:
• Abstract: Tethered mobile robots can sustain long-duration operation through continuous power supply and stable communication via their cables. However, cable-environment interaction causes unintended obstacle displacement, cable snagging or entanglement, and even cable damage, leading to mission failure. To assess the risk of individual cable-obstacle contacts, this study investigates cable tension as a sensing modality for estimating whether a contacted obstacle is movable or non-movable. We conducted experiments with a tethered mobile robot and collected tension data while varying robot velocity, contact angle between the obstacle and cable, obstacle mass, and obstacle side-surface material. The results show that obstacle movability is characterized by the initial tension rise and, more importantly, by whether the tension relaxes or remains high after its peak. Based on these observations, we select six features from the tension profiles and train a logistic-regression classifier using 117 labeled trials. The proposed method distinguishes movable and non-movable cases with a balanced accuracy of 95.5% after 30 cm of post-contact travel. These results demonstrate the potential of cable tension for risk assessment of cable-obstacle interactions and provide a step toward online, cable-aware autonomous navigation.
• Abstract（参考訳）: テザリングされた移動ロボットは、ケーブルを介して連続的な電源と安定した通信を通じて長期動作を維持できる。 しかし、ケーブルと環境の相互作用は意図しない障害物の変位、ケーブルのスナッグや絡み合い、さらにはケーブルの損傷などを引き起こし、ミッションの失敗に繋がる。 本研究は, 個別のケーブル・障害物接触のリスクを評価するため, ケーブルの張力を, 接触する障害物が動いたり動けなかったりするかどうかを推定するための感知モードとして検討した。 テザリング型移動ロボットを用いて実験を行い, ロボットの速度, 障害物とケーブルの接触角, 障害物質量, 障害物側表面物質の変化とともに, テンションデータを収集した。 その結果, 障害物の移動性は, 初期張力上昇と, さらには, 緊張が緩和するか, あるいはピーク後に高く保たれるかによって特徴付けられることがわかった。 これらの結果に基づき, テンションプロファイルから6つの特徴を抽出し, 117のラベル付き試行法を用いてロジスティック回帰分類器を訓練する。 提案手法は,30cm後から95.5%の精度で移動可能で移動不可能な症例を識別する。 これらの結果は、ケーブル-障害物相互作用のリスク評価のためのケーブル張力の可能性を示し、オンライン・ケーブル対応自律航法への一歩となる。

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