論文の概要: RAIPAL: A Powerful and Agile Humanoid Arm for Human Tasks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.04334v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 05:18:24 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-11-04 17:58:39.701704
- Title: RAIPAL: A Powerful and Agile Humanoid Arm for Human Tasks
- Title(参考訳): RAIPAL: ヒューマンタスクのための強力でアジャイルなヒューマノイドアーム
- Abstract要約: 本稿では,タスクの幅広い領域において,人体レベルのパフォーマンスに特化して設計されたヒューマノイドマニピュレータハードウェアを提案する。
均一な作業空間を目標とする従来の設計とは異なり、提案手法はタスク関連上層部の性能から力、速度、耐久目標を導出する。
このプラットフォームは、力指向上腕コンポーネント、スピード指向前腕コンポーネント、トルク速度の挙動を変える姿勢依存肘機構を統合している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.6183913787701427
- License:
- Abstract: This paper presents humanoid manipulator hardware designed specifically for human-level performance throughout its broad domain of tasks, from heavy payloads to highly dynamic motions. Unlike conventional designs targeting uniform workspace capability, the proposed approach derives force, speed, and endurance targets from published measurements of task-relevant human upper-limb performance. These targets guide the actuator, mechanism, and thermal design toward torque transparency and sustained operation. The platform integrates force-oriented upper-arm components, speed-oriented forearm components, and a posture-dependent elbow mechanism that shifts its torque-speed behavior. These components are driven by planetary actuators and compact actuator-embedded electronics. Experimental results validate broad task capability, demonstrating a peak payload of 20 kg (2.25x its own mass), an endpoint speed of 20.6 m/s, and continued operation under repeated hammering impacts. Thermal analysis further confirms that the robot's sustained operation capability exceeds the published human load--duration boundary across nearly the entire load spectrum. These findings show that hardware targets derived from human-task measurements narrow the human-to-humanoid capability gap. A supplementary video is available at https://youtu.be/xVUWFICD5G0
- Abstract(参考訳): 本稿では,重荷から高ダイナミックな動作に至るまで,タスクの幅広い領域において,人体レベルのパフォーマンスに特化して設計されたヒューマノイドマニピュレータハードウェアについて述べる。
作業空間の均一性をターゲットにした従来の設計とは異なり、提案手法はタスク関連上層域性能の測定結果から力、速度、耐久目標を導出する。
これらのターゲットはアクチュエータ、機構、熱設計をトルクの透明性と持続的な動作に導く。
このプラットフォームは、力指向上腕コンポーネント、スピード指向前腕コンポーネント、トルク速度の挙動を変える姿勢依存肘機構を統合している。
これらの部品は、惑星アクチュエータと小型アクチュエータ内蔵電子機器によって駆動される。
実験の結果、最大ペイロードは20 kg (2.25倍)、エンドポイント速度は20.6 m/s、繰り返しハンマーによる衝撃下での継続動作が実証された。
熱分析により、ロボットの持続的な動作能力が、ほぼ全ての負荷スペクトルにわたって公表された人間の負荷デューラ境界を超えることが確認される。
これらの結果から,人間のタスク計測から得られたハードウェア目標が,人間と人間との能力ギャップを狭めることが明らかとなった。
補足ビデオはhttps://youtu.be/xVUWFICD5G0で公開されている。
関連論文リスト
- PACT: Pose-Robust Actuation Co-Design for Tendon-Driven Robotic Hands [5.941608471825593]
腱駆動のトランスミッションは、人間のスケールのエンベロープ内で十分な力、速度、後方駆動性を提供する必要がある。
本稿では,腱駆動型ロボットハンドのポーズローバスト動作協調設計について述べる。
可能な力の定式化はすべての関節におけるアクチュエータ境界と平衡を強制し、最大値の目的は最も弱いポーズでタスクフォースのカバレッジを最大化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-11-03T18:13:41Z) - Learning-Enhanced Observer for Sensorless Task-Null-Space Compliant Control [8.381837267178572]
本稿では,ロバストレンチオブザーバとハイブリッドポーズとフォースコントローラを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。
pHRIタスクでは、ロボットは人間の妨害に対するコンプライアンスを維持しながら、タスク空間の動きを頑健に行うことが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-20T18:08:13Z) - Large Multimodal Models for Direct Robot Control: GPT-6 as a Beginning [71.88401072770884]
本稿では,軽量エージェント実行フレームワークを用いた閉ループロボット操作のためのGPT-6 Astraを体系的に評価する。
まず,3つの基本的具現化能力,深度知覚,文脈内学習,触覚理解を探索する。
次に、GPT-6 Astraを、6つの機能ディメンジョンに沿って、確立された5つのベンチマークで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-20T14:15:04Z) - Beyond Human-Derived Motion: Exploring Robot-Specific Execution for Construction Humanoids [0.41145628201397916]
建設の生産性は、ワークスペースやヒューマンワーカー向けに設計されたツールで操作できるヒューマノイドロボットへの関心が高まっている。
人間由来のモーショントランスファーは、人間のデモをヒューマノイドロボットにキャプチャーし、転送することで、有望なアプローチとして現れてきた。
本研究では,ロボット固有運動が人間派生運動よりも動作実行効率に有利であるかどうかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-16T23:20:53Z) - FACT: A Multimodal Force-Action-Track Foundation Model for Human-to-Robot Dexterity [59.92965577251167]
本稿では,ロボット基礎モデルであるFACTについて述べる。
ツールの使用,楽器,精密実験室の手順を含む,きめ細かい調整と力フィードバックを必要とする10のタスクでモデルを評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-13T20:21:52Z) - RobotWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Robot Use Across Diverse Tasks and Embodiments [91.39996227368]
汎用エージェントはますます、コードを書き、ツールを使い、複雑なデジタルタスクを完遂し、これらの能力が物理的な世界にどこまで浸透するかという疑問を提起している。
ロボットのインタフェースを通じて、指示や観察を物理的タスクの実行に変換するという、ロボット利用のための挑戦的なシミュレーションテストベッドであるRobotWorldを紹介した。
タスク結果と実行トレースを分析して、転送する機能と、信頼性の高い完了を防ぐギャップの両方を識別する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-10-07T16:55:24Z) - HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control via Dynamics-Aware World Model [56.4392302336014]
本稿では,外部状態推定を伴わない多種多様なオブジェクトダイナミクス間のロバストな相互作用のためのフレームワークであるHAICを提案する。
我々の重要な貢献は、主観的歴史のみから高次対象状態(速度、加速度)を推定するダイナミクス予測器である。
ヒューマノイドロボットの実験では、HAICはアジャイルタスクで高い成功率を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-12T09:34:35Z) - Antagonistic Bowden-Cable Actuation of a Lightweight Robotic Hand: Toward Dexterous Manipulation for Payload Constrained Humanoids [4.320393382724067]
ボウデンケーブルで動く軽量な人為的手について述べる。
このデザインは、人為的スケールと器用さを維持しながら、遠位質量を大幅に減少させる。
提案手法を用いて, 236gの遠心力を持つ手組立体が, 器用なタスクを確実に実行できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-31T06:07:11Z) - SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control [85.91101551600978]
モデルキャパシティ,データ,計算のスケールアップにより,自然かつ堅牢な体の動きを生成できる汎用的なヒューマノイドコントローラが得られることを示す。
我々は、ネットワークサイズ、データセットボリューム、計算の3つの軸に沿ってスケーリングすることで、モーショントラッキングのための基礎モデルを構築します。
本研究では,(1)動作追跡を下流タスク実行にブリッジし,自然かつインタラクティブな制御を可能にするリアルタイムユニバーサルキネマティックプランナ,(2)様々な動作入力インタフェースをサポートする統一トークン空間の2つのメカニズムにより,モデルの実用性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-11T04:37:40Z) - A High-Force Gripper with Embedded Multimodal Sensing for Powerful and Perception Driven Grasping [12.351326520775464]
組込みマルチモーダル知覚機能を備えたモジュラー高把持力グリップを開発した。
提案したグリップは、コンパクトな実装で110Nの把持力を生成することができる。
高把握力は、アイインハンドカメラ、タイム・オブ・ライト(ToF)距離センサー、慣性計測ユニット(IMU)、全方位マイクを含む組込みマルチモーダルセンシングと組み合わせられる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-07T11:57:08Z) - Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。
追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。
我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-10T11:49:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。