論文の概要: Joint-Angle Invariance of Jacobian-Based Performance Indices for Serial Robotic Manipulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29570v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 11:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 09:50:43.246995
• Title: Joint-Angle Invariance of Jacobian-Based Performance Indices for Serial Robotic Manipulators
• Title（参考訳）: シリアルロボットマニピュレータにおけるジャコビアン系性能指標の合同アングル不変性
• Abstract要約: マニピュラビリティ,剛性,その他のヤコビ由来の指標を含む代表的パフォーマンス指標が第1および第2関節角度に依存しない運動条件を同定する。 この特性により、効率的な構成空間次元の体系的な削減が可能となり、性能評価が簡単になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.786508486219877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article investigates the joint-angle invariance (JAI) of Jacobian-based performance indices for serial robotic manipulators. We identify kinematic conditions under which representative performance indices, including manipulability, stiffness, and other Jacobian-derived indices, remain independent of the first and last joint angles. This property allows a systematic reduction in the effective configuration-space dimensionality, thereby simplifying the performance evaluation. The utility of JAI is demonstrated through two application scenarios: workspace performance map construction and task layout optimization. Comparative results show that the proposed JAI-based strategy reduces computational effort and storage requirements without compromising the effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続ロボットマニピュレータにおけるヤコビアン系性能指標の関節角不変性(JAI)について検討する。 マニピュラビリティ,剛性,その他のヤコビ由来の指標を含む代表的パフォーマンス指標が第1および第2関節角度に依存しない運動条件を同定する。 この特性により、効率的な構成空間次元の体系的な削減が可能となり、性能評価が簡単になる。 JAIの実用性は、ワークスペースパフォーマンスマップの構築とタスクレイアウトの最適化という2つのアプリケーションシナリオを通して実証されている。 比較結果から,提案したJAI戦略は,有効性を損なうことなく,計算労力とストレージ要求を削減できることが示唆された。

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