論文の概要: PACT: Pose-Robust Actuation Co-Design for Tendon-Driven Robotic Hands
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.05302v1
- Date: Tue, 03 Nov 2026 18:13:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-07 13:07:18.695348
- Title: PACT: Pose-Robust Actuation Co-Design for Tendon-Driven Robotic Hands
- Title（参考訳）: PACT:腱駆動ロボットハンドのポス・ローバスト・アクティベーション共同設計
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.941608471825593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Humanoid robotic hands must provide sufficient force, speed, and backdrivability within a human-scale envelope. Tendon-driven transmissions address this challenge by relocating actuators to the palm and forearm, but routing paths, moment arms, and capstan dimensions jointly determine both force capability and joint speed, so selecting them sequentially satisfies one requirement at the expense of the other. This paper presents a pose-robust actuation co-design for tendon-driven robot hands (PACT) framework that optimizes tendon routing, moment arms, and capstan dimensions under pose-dependent force requirements and drivetrain-bandwidth constraints. A feasible-force formulation enforces actuator bounds and equilibrium at all joints, while a max-min objective maximizes task-force coverage at the weakest pose. Applied to a four-degree-of-freedom finger, the framework produces an asymmetric N + 1 tendon topology using quasi-direct-drive actuators. Across eight poses, the design achieves task-force coverage of 0.88-1.00 and a predicted 5 Hz minimum isolated-joint flexion/extension bandwidth within a 70th-percentile human-size envelope. Prototype measurements deviate from predictions by up to 24.5%, primarily due to unmodeled transmission losses. These results indicate that co-designing routing with the drivetrain can meet pose-dependent force requirements without relaxing the bandwidth constraint, paving the way for human-sized robotic hands with human-level performance.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットハンドは、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。
テンドン駆動のトランスミッションは、アクチュエータを手のひらと前腕に移動させることによってこの問題に対処するが、経路、モーメントアーム、キャプスタン次元は、力量と関節速度の両方を共同で決定し、一方の要求を犠牲にして順次満たす。
本稿では, テントンルーティング, モーメントアーム, キャプスタン次元をポーズ依存力条件下で最適化し, 駆動帯域制約を緩和する, テントン駆動型ロボットハンド(PACT)フレームワークのためのポーズ・ロバスト・アクティベーション・コデザインを提案する。
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。
4自由度フィンガーに適用すると、このフレームワークは準ダイレクトドライブアクチュエータを用いて非対称なN + 1のテントントポロジーを生成する。
8つのポーズで、このデザインはタスクフォースのカバレッジを0.88-1.00で達成し、70パーセントの人間サイズのエンベロープ内で5Hzの最小孤立結合反射/伸張帯域を予測した。
原型測定は、予測から最大24.5%逸脱するが、主な原因は、未モデル化の送信損失である。
これらの結果から,ドライブトレインとの共同設計経路は,人体レベルの性能を持つ人体サイズのロボットハンドの道を切り開くことなく,周波数制約を緩和することなく,ポーズ依存力の要求を満たすことが示唆された。
関連論文リスト
- A fully articulated humanoid dexterous hand with human-level joint structure enabled by linkage-based actuation [10.337189537958745]
トーチ・ハンド(Torch-Hand)は、人間の手の関節の構造と運動の階層を21自由度で再現する、完全に関節のついた人型手である。
スクリューリンクアクチュエータを一体化することにより、コンパクトな人為的形状を維持しつつ、高い把持力とかなりのペイロード容量を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-27T07:53:51Z) - PACT: Posture-Aligned Co-Design Technique for Hand Configuration and Retargeting in Multi-Finger Imitation Learning [43.43158564310598]
人間の把握姿勢に基づく最適化であるPACTを導入する。
手のキーポイントは全て3.9mmのキネティックRMSEで再現され、LEAPハンドベースラインでは12.8mmである。
また、YCBの日常的なオブジェクトで86%の成功率を得ることができ、ベースラインでは64%である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-13T14:16:45Z) - Design and Validation of an Antagonistic Tendon-Driven Dexterous Robotic Hand with Bidirectional Operation [1.8969868190153274]
本稿では, 対角的腱引き機構を用いた人為的, 人体規模 (200 mm) , 軽量 (220 g) , 3Dプリント, 17-DoFロボットハンドについて述べる。
提案したルーティング機構により、すべての自由度がその中立な構成を横切ることができ、手のひら側または背側でホールをつかむことができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-28T20:36:21Z) - Real-Time Force Regulation for Whole-Hand Dexterous Grasping [56.253219596767075]
本報告では, 接触の動的変化に対するリアルタイム力規制の枠組みについて述べる。
本手法は, 触覚を必要とせず, 全ハンドリンクにまたがる接触を幾何学的に推定する。
我々は,この力調節制御系を反応的リーチと統合し,手の動きを把握し,乱れ下で保持し,物体を失くした後の再生を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-24T16:31:51Z) - H-PAC Hand: Control-Oriented Modeling and Tendon-Elasticity Compensation for an Underactuated Robotic Hand [14.429793775517608]
H-PACは6アクチュエータで15-DoFのロボットハンドで、制御指向のモデリングと実装のフレームワークを備えている。
腱-運動性-弾性継手誤差を考慮し, 力学に基づく補償モデルを開発した。
実験により、補償は関節角予測を大幅に改善することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-17T15:26:51Z) - Friction Characterization of a Cable-Driven Differential Actuation System for Lower-Limb Exoskeletons [42.628421392139]
下肢の外骨格は正確な関節トルク制御を提供する作動系を必要とする。
従来のアーキテクチャは独立して作動する関節と関節レベルのトルクセンサーに依存していることが多い。
本稿では,ヒップ膝屈曲・伸展のための新しいディファレンシャル・アクティベーション・アーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-14T19:47:32Z) - Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control [50.28263951510334]
本稿では,リアクティブなデクスタリーグルーピングのためのハイブリッド階層型制御フレームワークを提案する。
提案手法は,低レベル共同実行から高レベル空間意図を明示的に分離する。
我々は厳密なシミュレーションと現実のパイプラインを通して提案したフレームワークを広範囲に検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-05T04:49:38Z) - FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid [41.604822515681256]
外力下でのバランスを維持することは、ヒューマノイドのバイマニュアル操作にとって重要である。
力適応型強化学習フレームワークである textbfFAME を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T21:49:00Z) - Safe Whole-Body Loco-Manipulation via Combined Model and Learning-based Control [46.47619556874003]
そこで本研究では,マニピュレータアームのモデルベースアプタンス制御と足歩行の強化学習ポリシを組み合わせた全身制御を提案する。
アクセタンスコントローラは、物理的相互作用中に人間によって適用されるような外部レンチを、望ましいエンドエフェクタ速度にマッピングし、従順な振る舞いを可能にする。
6-DoFアームと手首に装着した6-DoF Force/Torqueセンサーを備えたUnitree Go2四足歩行ロボットを用いて,シミュレーションとハードウェアの両方におけるアプローチを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T22:31:12Z) - 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) - Design and Validation of an Under-actuated Robotic Finger with Synchronous Tendon Routing [3.9881780222416316]
腱駆動のロボット指は、アクチュエータの要求を減らして外反操作に有利である。
本報告では, 同期腱ルーティングを特徴とする非作動型腱駆動型ロボット指(UTRF)について述べる。
提案したルーティングは,最小アクチュエータ数で予測可能な剛性と信頼性の高い把握性能を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-11T07:05:43Z)
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。