論文の概要: An Empirical Study of Wrist-Target Construction and Joint-Angle Limits in Humanoid Arm Retargeting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37801v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 18:23:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-03 19:37:05.919661
- Title: An Empirical Study of Wrist-Target Construction and Joint-Angle Limits in Humanoid Arm Retargeting
- Title（参考訳）: ヒューマノイドアームリターゲティングにおけるリストターゲット構築とジョイントアングル限界の実証的研究
- Abstract要約: 動きは、実証された人間の動きをロボットにマッピングし、関節の動きを計算する。
本研究は,計算された腕関節角度がUnitree H1-2の許容限界に達するかどうかに,所望の手首位置がどう影響するかを検討する。
- 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: Motion retargeting maps a demonstrated human movement onto a robot to compute its joint motion. This study examines how the construction of the desired wrist position affects whether computed arm joint angles reach their permitted limits on a Unitree H1-2. A reconstructed target is formed from demonstrated arm directions and robot segment lengths, so its shoulder-to-wrist distance depends on the demonstrated angle between the segments even when no posture-matching preference is applied. A reach-normalized target retains that direction while rescaling the distance, using the same processed demonstrations and the same joint-angle method. Across a forward-reach sweep the reconstructed target places a joint angle at a bound in 10 of 20 repetitions and the reach-normalized target in none. Across 25 recordings from one participant the corresponding counts are 8 and 6 on the reaching arm and 14 and 5 on the supporting arm, and a second participant repeats the bricklaying and lifting comparison. In hardware replay a joint is commanded to a bound in 12 of 16 direction-matching arm-records and in none of the 16 normalized records, and within the eligible records both tracking error and executed torque at those frames exceed their values elsewhere in the same run. Cross-body reach and arm-to-arm clearance identify limits of radial adjustment. The findings support treating target construction and posture matching as separate retargeting decisions, and evaluating both alongside the wrist positions and clearance that manipulation requires.
- Abstract（参考訳）: モーションリターゲティングは、実証された人間の動きをロボットにマッピングし、関節の動きを計算する。
本研究は,計算された腕関節角度がUnitree H1-2の許容限界に達するかどうかに,所望の手首位置がどう影響するかを検討する。
復元対象は、腕の方向とロボットのセグメントの長さから形成されており、姿勢マッチングの嗜好が適用されない場合でも、その肩から肩までの距離はセグメント間の示す角度に依存する。
到達正規化対象は、同じ加工された実演と同じ関節角法を用いて、距離を再スケーリングしながらその方向を維持する。
前リーチを横切ると、再建されたターゲットは、20の繰り返しのうち10の有界に関節角を配置し、到達正規化されたターゲットは、全く配置しない。
1人の参加者から記録された25以上の記録は、リーチアームに8,6、支持アームに14,5を有し、第2の参加者は、ブリックレイングとリフトングの比較を繰り返す。
ハードウェアのリプレイでは、関節は16の方向整合アームレコードのうち12のバウンダリに指示され、16の正規化されたレコードのどれにも属さない。
ボディリーチとアーム・ツー・アーム・クリアランスは、放射状調整の限界を特定する。
対象と姿勢の一致を別個の目標決定として扱うこと,手首の位置と操作に必要なクリアランスの両方を評価することを支援する。
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