論文の概要: Floor Friction Assessment from Robot Tire-Surface Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.33735v1
• Date: Sat, 24 Oct 2026 15:24:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.431181
• Title: Floor Friction Assessment from Robot Tire-Surface Interaction
• Title（参考訳）: ロボットタイヤ表面相互作用による床摩擦評価
• Abstract要約: 床のトラクションは車輪のすべり挙動、デッドレコニング精度、車輪の形状に依存する車輪付きロボットのナビゲーション性能に影響を及ぼす。 これらのロボットがますます屋内環境に浸透するにつれて、床の環境を特徴付け、位置付けを改善するためにも用いられる。 本研究では, 車輪すべりの繰り返し加速と方向反転による誘導速度プロファイルを用いて, 牽引特性の異なる5面面上でスキッドステアロボットを駆動した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.116856228128495
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Floor traction influences wheel-slip behavior, dead-reckoning accuracy, and the navigation performance of wheeled mobile robots that rely on wheel odometry. As these robots become increasingly common in GNSS-denied indoor environments, including automated manufacturing and retail facilities, their onboard measurements could also be used to characterize floor conditions and improve localization. In this study, a skid-steer robot was driven over five floor surfaces with distinct traction characteristics using commanded velocity profiles designed to induce wheel slip through repeated acceleration and direction reversal. Differences between the body velocity estimated from inertial sensing and the velocity obtained from wheel odometry were evaluated using the integrated relative-velocity error, phase-derived wheel-to-body response delay, and velocity-reversal response delay. Welch power spectral density analysis was additionally applied to characterize the frequency distribution of the velocity mismatch during positive and negative acceleration. Band-integrated spectral power, spectral centroid, and spectral decay rate were extracted from each recording and evaluated using linear discriminant analysis and multiclass classification. The response-delay measurements produced consistent surface-dependent trends, with the longest delays observed on soap and the shortest delays observed on carpet. The spectral features also provided clear separation among the tested surfaces, achieving a balanced classification accuracy of 97.1% under recording-level cross-validation. These results demonstrate that both the magnitude and frequency domain characteristics of wheel-to-body velocity mismatch contain useful information about tire-surface interactions. Such information could support surface recognition and the development of slip-aware wheel-odometry weighting within robot state-estimation frameworks.
• Abstract（参考訳）: 床のトラクションは、車輪のすべり挙動、デッドレコニング精度、車輪の形状に依存する車輪付き移動ロボットのナビゲーション性能に影響を及ぼす。 これらのロボットは、自動製造や小売設備を含むGNSSの屋内環境においてますます一般的になっているため、床環境の特徴付けやローカライゼーションの改善にも利用することができる。 本研究では, 車輪すべりの繰り返し加速と方向反転による誘導速度プロファイルを用いて, 牽引特性の異なる5面面上でスキッドステアロボットを駆動した。 実測値から推定した車体速度と車体速度の差を, 統合相対速度誤差, 位相由来の車体応答遅延, 速度逆応答遅延を用いて評価した。 また, 正および負の加速時の速度ミスマッチの周波数分布をキャラクタリゼーションするために, ウェルチパワースペクトル密度解析を適用した。 帯域積分スペクトルパワー,スペクトルセントロイド,スペクトル崩壊速度を各記録から抽出し,線形判別分析とマルチクラス分類を用いて評価した。 反応遅延測定により表面依存性の傾向が一貫し, 岩盤上では最長の遅延, カーペット上では最短の遅延が観測された。 スペクトルの特徴はまた、試験された表面の明確な分離を提供し、記録レベルのクロスバリデーションの下で97.1%のバランスの取れた分類精度を達成した。 これらの結果は,車輪間速度ミスマッチの寸法と周波数領域特性がタイヤ-表面相互作用に関する有用な情報を含んでいることを示している。 このような情報は、表面認識と、ロボット状態推定フレームワーク内のスリップ対応ホイール・オドメトリーの開発を支援する可能性がある。

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