Inverse Kinematics on Guiding Vector Fields for Robot Path Following

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

逆運動学は、ロボット工学における動きと位置の制御の基本的な手法であり、通常はエンドエフェクターに適用されます。
このホワイトペーパーでは、逆運動学の概念を、自律モバイルロボットに続くパスのベクトルフィールドを導くまで拡張します。
目的のパスは、その暗黙の方程式、つまり1つ以上のゼロレベルセットに属するポイントのコレクションによって定義されます。
これらのレベルセットは、ガイドベクトルフィールドを目的のパスに向けて駆動するエラー信号を構築するための参照として機能し、ロボットがそのようなベクトルフィールドに従うことで収束してパスに沿って移動できるようにします。
私たちは、M次元ユークリッド空間の単一統合器ロボットのガイドベクトルフィールドに逆の運動学をどのように適用できるかについての正式な説明から始めます。
次に、逆の運動学を活用して、レベルセットエラー信号が線形システムとして動作し、ロボットの一時的な動きを目的の経路に向けて制御し、フィードフォワード信号の注入を可能にして、パスに沿って正確な動き挙動を誘導することを可能にします。
。
次に、この手法を一定の速度で一輪車に適用するという理論的および実際的な課題に対する解決策を提案し、正確な過渡制御で2Dパスに従うことです。
固定ウィングドローンを使用した実際のフライトを通じて、予測された理論的結果を検証することで終了します。

要約(オリジナル)

Inverse kinematics is a fundamental technique for motion and positioning control in robotics, typically applied to end-effectors. In this paper, we extend the concept of inverse kinematics to guiding vector fields for path following in autonomous mobile robots. The desired path is defined by its implicit equation, i.e., by a collection of points belonging to one or more zero-level sets. These level sets serve as a reference to construct an error signal that drives the guiding vector field toward the desired path, enabling the robot to converge and travel along the path by following such a vector field. We start with the formal exposition on how inverse kinematics can be applied to guiding vector fields for single-integrator robots in an m-dimensional Euclidean space. Then, we leverage inverse kinematics to ensure that the level-set error signal behaves as a linear system, facilitating control over the robot’s transient motion toward the desired path and allowing for the injection of feed-forward signals to induce precise motion behavior along the path. We then propose solutions to the theoretical and practical challenges of applying this technique to unicycles with constant speeds to follow 2D paths with precise transient control. We finish by validating the predicted theoretical results through real flights with fixed-wing drones.

arxiv情報

著者 Yu Zhou,Jesús Bautista,Weijia Yao,Héctor García de Marina
発行日 2025-02-24 16:50:01+00:00
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Modeling, Simulation, and Application of Spatio-Temporal Characteristics Detection in Incipient Slip

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

初期のスリップ検出は、ロボットの把握および操作タスクの重要なフィードバックを提供します。
ただし、多様なオブジェクトプロパティと複雑な労働条件の下で適応性を維持することは依然として困難です。
この記事では、スリップの時空間的特徴を完全に表すことの重要性を強調し、初期のスリップモデリングと検出のための新しいアプローチを提案します。
局所的な変位現象の分析に基づいて、特徴的なひずみ速度極端なイベントとローカルスリップ状態との関係を確立します。
このアプローチにより、スティックスリップ領域の空間分布と時間的ダイナミクスの両方を検出できます。
また、提案された方法は、視覚ベースの触覚センサーなどのひずみ分布センシングデバイスに適用できます。
シミュレーションとプロトタイプ実験では、異なる接触幾何学、摩擦係数、および組み合わせ荷重を含む、さまざまな接触条件の下でこのアプローチの有効性を検証しました。
実験は、この方法が初期のスリップを正確かつ確実に描写するだけでなく、摩擦パラメーターの推定と適応型グレーシング制御を促進することを実証しました。

要約(オリジナル)

Incipient slip detection provides critical feedback for robotic grasping and manipulation tasks. However, maintaining its adaptability under diverse object properties and complex working conditions remains challenging. This article highlights the importance of completely representing spatio-temporal features of slip, and proposes a novel approach for incipient slip modeling and detection. Based on the analysis of localized displacement phenomenon, we establish the relationship between the characteristic strain rate extreme events and the local slip state. This approach enables the detection of both the spatial distribution and temporal dynamics of stick-slip regions. Also, the proposed method can be applied to strain distribution sensing devices, such as vision-based tactile sensors. Simulations and prototype experiments validated the effectiveness of this approach under varying contact conditions, including different contact geometries, friction coefficients, and combined loads. Experiments demonstrated that this method not only accurately and reliably delineates incipient slip, but also facilitates friction parameter estimation and adaptive grasping control.

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著者 Mingxuan Li,Lunwei Zhang,Qiyin Huang,Tiemin Li,Yao Jiang
発行日 2025-02-24 17:06:50+00:00
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SoFFT: Spatial Fourier Transform for Modeling Continuum Soft Robots

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

柔軟な材料で構成される連続体ソフトロボットは、理論的に無限の自由度を示し、非構造化環境で顕著な適応性を可能にします。
Cosserat Rod理論は、これらのロボットを効率的にモデル化するための顕著なフレームワークとして浮上し、バックボーンとして知られる時変曲線として連続体ソフトロボットを表しています。
この作業では、ロボットのバックボーンを空間と時間の信号として見ることを提案し、フーリエ変換を適用して変形をコンパクトに記述します。
このアプローチは、Cosserat Rod理論フレームワーク内で既存のモデリング戦略を統合し、一般的に使用されるヒューリスティックな方法に関する洞察を提供します。
さらに、フーリエ変換により、データ駆動型の方法論の開発により、ロボットの変形を実験的にキャプチャすることができます。
提案されたアプローチは、現実世界のプロトタイプでの数値シミュレーションと実験を通じて検証され、変形表現の精度を維持しながら自由度の減少を示しています。

要約(オリジナル)

Continuum soft robots, composed of flexible materials, exhibit theoretically infinite degrees of freedom, enabling notable adaptability in unstructured environments. Cosserat Rod Theory has emerged as a prominent framework for modeling these robots efficiently, representing continuum soft robots as time-varying curves, known as backbones. In this work, we propose viewing the robot’s backbone as a signal in space and time, applying the Fourier transform to describe its deformation compactly. This approach unifies existing modeling strategies within the Cosserat Rod Theory framework, offering insights into commonly used heuristic methods. Moreover, the Fourier transform enables the development of a data-driven methodology to experimentally capture the robot’s deformation. The proposed approach is validated through numerical simulations and experiments on a real-world prototype, demonstrating a reduction in the degrees of freedom while preserving the accuracy of the deformation representation.

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著者 Daniele Caradonna,Diego Bianchi,Franco Angelini,Egidio Falotico
発行日 2025-02-24 17:19:15+00:00
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HATPIC: An Open-Source Single Axis Haptic Joystick for Robotic Development

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

人間は、視覚よりもタッチ感を通してより多くの情報を処理します。
その結果、テレマニュートの触覚は、極端な条件での解釈に不可欠な追加の感覚チャネルをオペレーターに提供するため、今後数年間で不可欠になる態勢が整っています。
ただし、現在の触覚デバイスのセットアップは、アクセスが困難であるか、低品質のフォースフィードバックレンダリングを提供するのが困難です。
この作業では、これらの問題に対処することを目的とした、テレマニュピュレーション開発のための単一軸のオープンソースセットアップの設計を提案しています。
最初に触覚装置を紹介し、共通のロボットツールとの統合を実証します。
提案されたジョイスティックは、幅広いロボット工学アプリケーションで触覚技術の開発と展開を加速する可能性があり、オペレーターのフィードバックと制御を強化します。

要約(オリジナル)

Humans process significantly more information through the sense of touch than through vision. Consequently, haptics for telemanipulation is poised to become essential in the coming years, as it offers operators an additional sensory channel crucial for interpretation in extreme conditions. However, current haptic device setups are either difficult to access or provide low-quality force feedback rendering. This work proposes the design of a single-axis, open-source setup for telemanipulation development, aimed at addressing these issues. We first introduce the haptic device and demonstrate its integration with common robotic tools. The proposed joystick has the potential to accelerate the development and deployment of haptic technology in a wide range of robotics applications, enhancing operator feedback and control.

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著者 Julien Mellet,Fabio Ruggiero,Vincenzo Lippiello
発行日 2025-02-24 17:39:04+00:00
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Fast Shortest Path Polyline Smoothing With $G^1$ Continuity and Bounded Curvature

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

この作業では、モーション計画タスクでポリリンを滑らかにするための斬新で効率的な方法を提案します。
アルゴリズムは、曲率が境界のある車両のモーション計画に適用されます。
論文では、生成されたパスが次のことを示します：1）長さが最小で、2）$ g^1 $連続、3）仮説が尊重されている場合、建設は衝突しません。
ソリューションを最先端と比較し、計算時間と計算パスの長さの両方の点でその利便性を示します。

要約(オリジナル)

In this work, we propose a novel and efficient method for smoothing polylines in motion planning tasks. The algorithm applies to motion planning of vehicles with bounded curvature. In the paper, we show that the generated path: 1) has minimal length, 2) is $G^1$ continuous, and 3) is collision-free by construction, if the hypotheses are respected. We compare our solution with the state-of.the-art and show its convenience both in terms of computation time and of length of the compute path.

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著者 Patrick Pastorelli,Simone Dagnino,Enrico Saccon,Marco Frego,Luigi Palopoli
発行日 2025-02-24 18:15:27+00:00
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Enriching Physical-Virtual Interaction in AR Gaming by Tracking Identical Real Objects

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

拡張現実（AR）ゲーム、特にヘッドセット用に設計されたゲームは、ハードウェアとソフトウェアの両方の進歩によりますます一般的になっています。
ただし、ARゲームの大部分は依然として事前にスキャンされたシーンまたは静的シーンに依存しており、相互作用メカニズムは多くの場合、コントローラーまたはハンドトラッキングに限定されています。
さらに、ARゲームに同一のオブジェクトの存在は、従来のオブジェクト追跡手法に課題をもたらします。これは、同一のオブジェクトを区別するのに苦労するか、グローバルオブジェクトの移動追跡のために固定カメラの設置を必要とすることがよくあります。
これらの制限に応じて、ARシーンで同一のオブジェクトの追跡に対処するための新しいアプローチを提示して、物理的な相互作用を豊かにします。
この方法は、ARヘッドセットによってキャプチャされた部分的なシーン観測を活用して、このテクノロジーによって提供される視点と空間データを利用しています。
シーン内のオブジェクトのアイデンティティは、整数プログラミングを使用したラベル割り当て問題の解決策によって決定されます。
計算効率を高めるために、ボロノイ図ベースの剪定方法をアプローチに組み込みます。
農場からテーブルへのARゲームでのこのアプローチの実装は、その満足のいくパフォーマンスと堅牢性を示しています。
さらに、ARストーリーテリングとシミュレートされたゲームロボットのアプリケーションを通じて、方法の汎用性と実用性を紹介します。
ビデオデモは、https：//youtu.be/rpgklyukvcqで入手できます。

要約(オリジナル)

Augmented reality (AR) games, particularly those designed for headsets, have become increasingly prevalent with advancements in both hardware and software. However, the majority of AR games still rely on pre-scanned or static scenes, and interaction mechanisms are often limited to controllers or hand-tracking. Additionally, the presence of identical objects in AR games poses challenges for conventional object tracking techniques, which often struggle to differentiate between identical objects or necessitate the installation of fixed cameras for global object movement tracking. In response to these limitations, we present a novel approach to address the tracking of identical objects in an AR scene to enrich physical-virtual interaction. Our method leverages partial scene observations captured by an AR headset, utilizing the perspective and spatial data provided by this technology. Object identities within the scene are determined through the solution of a label assignment problem using integer programming. To enhance computational efficiency, we incorporate a Voronoi diagram-based pruning method into our approach. Our implementation of this approach in a farm-to-table AR game demonstrates its satisfactory performance and robustness. Furthermore, we showcase the versatility and practicality of our method through applications in AR storytelling and a simulated gaming robot. Our video demo is available at: https://youtu.be/rPGkLYuKvCQ.

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著者 Liuchuan Yu,Ching-I Huang,Hsueh-Cheng Wang,Lap-Fai Yu
発行日 2025-02-24 18:28:22+00:00
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Safe Leaf Manipulation for Accurate Shape and Pose Estimation of Occluded Fruits

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

果物の監視は作物管理において重要な役割を果たし、労働力不足と組み合わせた世界的な果物消費の増加には、ロボットによる自動監視が必要です。
ただし、植物の葉からの閉塞は、しばしば正確な形状を妨げ、推定をもたらします。
したがって、閉塞する葉を物理的に操作して隠された果物を明らかにするアクティブな果物の形状とポーズ推定方法を提案します。
このペーパーでは、視界を最大化し、葉の損傷を最小限に抑えるためにロボットアクションを計画するフレームワークを紹介します。
激しい閉塞の下での果物の推定を改善し、知覚駆動型変形グラフモデルを利用して、計画中の葉の変形を予測するための新しいシーン一貫性のある形状完了技術を開発しました。
人工および本物のスイートペッパー植物の実験により、私たちの方法により、ロボットが葉を安全に脇に移動させ、果物を正確な形状とポーズ推定のために露出させ、ベースライン方法を上回ることが示されています。
プロジェクトページ：https：//shaoxiongyao.github.io/lmap-ssc/。

要約(オリジナル)

Fruit monitoring plays an important role in crop management, and rising global fruit consumption combined with labor shortages necessitates automated monitoring with robots. However, occlusions from plant foliage often hinder accurate shape and pose estimation. Therefore, we propose an active fruit shape and pose estimation method that physically manipulates occluding leaves to reveal hidden fruits. This paper introduces a framework that plans robot actions to maximize visibility and minimize leaf damage. We developed a novel scene-consistent shape completion technique to improve fruit estimation under heavy occlusion and utilize a perception-driven deformation graph model to predict leaf deformation during planning. Experiments on artificial and real sweet pepper plants demonstrate that our method enables robots to safely move leaves aside, exposing fruits for accurate shape and pose estimation, outperforming baseline methods. Project page: https://shaoxiongyao.github.io/lmap-ssc/.

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著者 Shaoxiong Yao,Sicong Pan,Maren Bennewitz,Kris Hauser
発行日 2025-02-24 18:54:19+00:00
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Predicting Critical Heat Flux with Uncertainty Quantification and Domain Generalization Using Conditional Variational Autoencoders and Deep Neural Networks

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

ディープ生成モデル（DGMS）は、元のデータセットによく似た合成データサンプルを生成し、データ不足に対処することができます。
この作業では、2006年のgroeneveld lookupテーブルに使用された重要な熱流束（CHF）データを増強するために、条件付き変動自動エンコーダー（CVAE）を開発しました。
従来の方法と比較するために、同じデータセットで微調整されたディープニューラルネットワーク（DNN）回帰モデルを評価しました。
どちらのモデルも小さな平均絶対相対誤差を達成し、CVAEはより好ましい結果を示しました。
不確実性の定量化（UQ）は、繰り返されるCVAEサンプリングとDNNアンサンミングを使用して実行されました。
DNNアンサンブルはベースライン上のパフォーマンスを向上させましたが、CVAEは、変動性が低く、より高い信頼性で一貫した結果を維持しました。
どちらのモデルもトレーニングドメインの内外で小さなエラーを達成し、外側にはわずかに大きなエラーがありました。
全体として、CVAEはCHFの予測においてDNNよりも優れたパフォーマンスを発揮し、より良い不確実性行動を示しました。

要約(オリジナル)

Deep generative models (DGMs) can generate synthetic data samples that closely resemble the original dataset, addressing data scarcity. In this work, we developed a conditional variational autoencoder (CVAE) to augment critical heat flux (CHF) data used for the 2006 Groeneveld lookup table. To compare with traditional methods, a fine-tuned deep neural network (DNN) regression model was evaluated on the same dataset. Both models achieved small mean absolute relative errors, with the CVAE showing more favorable results. Uncertainty quantification (UQ) was performed using repeated CVAE sampling and DNN ensembling. The DNN ensemble improved performance over the baseline, while the CVAE maintained consistent results with less variability and higher confidence. Both models achieved small errors inside and outside the training domain, with slightly larger errors outside. Overall, the CVAE performed better than the DNN in predicting CHF and exhibited better uncertainty behavior.

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著者 Farah Alsafadi,Aidan Furlong,Xu Wu
発行日 2025-02-24 17:01:29+00:00
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Unveiling ECC Vulnerabilities: LSTM Networks for Operation Recognition in Side-Channel Attacks

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

楕円曲線暗号化に対するサイドチャネル攻撃を実行するための新しいアプローチを提案します。
以前のアプローチとは異なり、「アクティビティ検出」文献に触発された文献では、長期記憶（LSTM）ニューラルネットワークを採用して、電力トレースを分析し、ECDSA署名中に実行されたスカラー乗算アルゴリズムの動作パターンを特定します。
これにより、一時的な鍵のビットを回復し、署名者の秘密鍵を取得できます。
私たちのアプローチは、モジュラー削減がマイクロECCによって条件付きで実行され、キービットに依存するという事実に基づいています。
シミュレートされた実装と実際の実装の両方での実験を通じて、攻撃の実現可能性と再現性を評価しました。
実際のターゲットデバイス、Micro-ECCライブラリを備えたSTM32F415に攻撃を実装し、それをうまく妥協することにより、攻撃の有効性を実証します。
さらに、現在の対策、特に座標ランダム化手法がサイドチャネルから保護するのに十分ではないことを示しています。
最後に、攻撃を阻止するために実装される可能性のある他のアプローチを提案します。

要約(オリジナル)

We propose a novel approach for performing side-channel attacks on elliptic curve cryptography. Unlike previous approaches and inspired by the “activity detection” literature, we adopt a long-short-term memory (LSTM) neural network to analyze a power trace and identify patterns of operation in the scalar multiplication algorithm performed during an ECDSA signature, that allows us to recover bits of the ephemeral key, and thus retrieve the signer’s private key. Our approach is based on the fact that modular reductions are conditionally performed by micro-ecc and depend on key bits. We evaluated the feasibility and reproducibility of our attack through experiments in both simulated and real implementations. We demonstrate the effectiveness of our attack by implementing it on a real target device, an STM32F415 with the micro-ecc library, and successfully compromise it. Furthermore, we show that current countermeasures, specifically the coordinate randomization technique, are not sufficient to protect against side channels. Finally, we suggest other approaches that may be implemented to thwart our attack.

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著者 Alberto Battistello,Guido Bertoni,Michele Corrias,Lorenzo Nava,Davide Rusconi,Matteo Zoia,Fabio Pierazzi,Andrea Lanzi
発行日 2025-02-24 17:02:40+00:00
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Tokenized SAEs: Disentangling SAE Reconstructions

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約

スパース自動エンコーダー（SAE）は、言語モデルの内部作業を解釈するための一般的なツールになりました。
ただし、SAE機能がモデルの計算的に重要な方向にどれほど厳密に対応するかは不明です。
この作業は、多くのRES-JB SAEが主に単純な入力統計に対応していることを経験的に示しています。
これは、複雑なエラー信号の欠如と組み合わされたトレーニングデータの大規模なクラスの不均衡が原因であると仮定します。
この動作を減らすために、機能の再構築からトークン再構成を解き放つ方法を提案します。
この改善は、興味深い再構築のための強化されたベースラインを提供するトークあたりのバイアスを導入することで達成されます。
その結果、まばらなレジームでの非常に興味深い機能と改善された再構築が学習されます。

要約(オリジナル)

Sparse auto-encoders (SAEs) have become a prevalent tool for interpreting language models’ inner workings. However, it is unknown how tightly SAE features correspond to computationally important directions in the model. This work empirically shows that many RES-JB SAE features predominantly correspond to simple input statistics. We hypothesize this is caused by a large class imbalance in training data combined with a lack of complex error signals. To reduce this behavior, we propose a method that disentangles token reconstruction from feature reconstruction. This improvement is achieved by introducing a per-token bias, which provides an enhanced baseline for interesting reconstruction. As a result, significantly more interesting features and improved reconstruction in sparse regimes are learned.

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著者 Thomas Dooms,Daniel Wilhelm
発行日 2025-02-24 17:04:24+00:00
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