論文の概要: CuBot-STT: Simultaneously Transport and Tighten for Lattice-type Modular Reconfiguration Robot
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.39279v1
- Date: Thu, 29 Oct 2026 03:30:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-03 00:24:26.90798
- Title: CuBot-STT: Simultaneously Transport and Tighten for Lattice-type Modular Reconfiguration Robot
- Title(参考訳): CuBot-STT:格子型モジュール再構成ロボットの同時輸送とタイタン
- Abstract要約: 本稿では,モジュール転送,インタフェースロック,リリースをひとつの外部ロボットに統合したCuBot-STTを提案する。
ロボットは、足の交互支持、モジュールハンドリング用のグリップ、インターフェースアクティベーションのための締め付けヘッドを使用する。
実験では通常の界面容量が300,mathrmN$と490,mathrmN$の6つのモジュール間の電気的連続性、11-格子の自律的な再構成が示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.637412579264563
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Lattice-type modular reconfigurable robots rearrange standardized modules across tasks. Dedicated transport robots reduce module weight and cost by eliminating module level reconfiguration actuators. But existing systems use low capacity connections or internal fastening robots that occupy space for functional components. This paper presents CuBot-STT, which integrates module transport, interface locking, and release in one external robot. Cubic modules provide structural support and $24\,\mathrm{V}$ power distribution. On each face, a gear transmission converts one external input into motion of four helical locking points, preserving internal space. The robot uses alternating foot support, a gripper for module handling, and a tightening head for interface actuation. The controller coordinates two-foot support and module locking through continuous constraint transfers. The planner decomposes relocation costs into an analytical lower bound and a residual learned through expert-guided, goal conditioned Q-learning. Contact face $A^*$ search expands relocation sequences into robot primitives satisfying connectivity, asymmetric manipulation, and foot stance constraints. Experiments demonstrate normal and tangential interface capacities of $300\,\mathrm{N}$ and $490\,\mathrm{N}$, electrical continuity across six modules, and autonomous reconfiguration of an 11-module lattice. Planning benchmarks show superior search efficiency over analytical guidance and bidirectional heuristic search, with generalization beyond training lattice sizes without fine-tuning.
- Abstract(参考訳): 格子型モジュラー再構成ロボットは、タスク間で標準化されたモジュールを並べ替える。
専用輸送ロボットは、モジュールレベルの再構成アクチュエータをなくすことで、モジュールの重量とコストを削減する。
しかし既存のシステムは、低容量接続や、機能コンポーネントのスペースを占有する内部の締め付けロボットを使っている。
本稿では,モジュール転送,インタフェースロック,リリースをひとつの外部ロボットに統合したCuBot-STTを提案する。
立方体モジュールは、構造的サポートと24,\mathrm{V}$電力分配を提供する。
各面において、ギアトランスミッションは1つの外部入力を4つのヘリカルロックポイントの運動に変換し、内部空間を保存する。
ロボットは、足の交互支持、モジュールハンドリング用のグリップ、インターフェースアクティベーションのための締め付けヘッドを使用する。
コントローラは、2フィートのサポートと連続的な制約転送によるモジュールロックを調整する。
プランナーは、リロケーションコストを分析的下限に分解し、専門家が指導した目標条件付きQ-ラーニングを通じて学習する。
コンタクトフェース$A^*$検索は、接続性、非対称な操作、足の姿勢制約を満たすロボットプリミティブにリロケーションシーケンスを拡張する。
実験では、通常の界面容量は300,\mathrm{N}$と490,\mathrm{N}$で、電気的連続性は6つの加群にまたがり、11-加群格子の自律的再構成が示されている。
計画ベンチマークは、解析的ガイダンスや双方向ヒューリスティック探索よりも優れた探索効率を示し、微調整なしで格子サイズを訓練する以上の一般化を示す。
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