Shoulder Range of Motion Rehabilitation Robot Incorporating Scapulohumeral Rhythm for Frozen Shoulder

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、高度な肩甲骨リズム安定化を統合することにより、凍結した肩圏患者のパッシブ範囲（PROM）エクササイズの課題に対処するために設計された新しいリハビリテーションロボットを紹介します。
凍結した肩は、限られたグレノミュメラル運動と皮膚下胸腕のリズムを破壊することを特徴とし、セラピスト支援の介入は正常な肩の機能を回復するのに非常に効果的です。
既存のロボットソリューションは自然な肩の生体力学を複製しますが、効果的なリハビリテーションに不可欠な肩の肩をすくめるなどの代償運動を安定化する能力がありません。
提案されたデバイスは、肩の動きのための5 DOFと、肩甲骨安定化のための革新的な1 DOF共同プレスを含む、6度の自由度（DOF）メカニズムを備えています。
ロボットは、パーソナライズされた2相操作を採用しています。影響を受けていない側からの通常の肩の動きのパターンを記録し、影響を受ける側を導くためにそれらを適用します。
実験結果は、録音されたモーションパターンを高精度で複製するロボットの能力を実証し、ルート平均平方根誤差（RMSE）値を一貫して1度以下に示しました。
シミュレートされた凍結肩の状態では、ロボットは肩甲骨の上昇を効果的に抑制し、補償運動の発症を遅らせ、特に誘ductionや屈曲などの腕の上昇の動き中に、通常の肩の動きとより密接に動きます。
これらの調査結果は、補償運動を修正しながらプロムエクササイズを自動化できるリハビリテーションツールとしてのロボットの可能性を裏付けています。
このシステムは、肩が凍った患者のための高度でパーソナライズされたリハビリテーションの基盤を提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel rehabilitation robot designed to address the challenges of passive range of motion (PROM) exercises for frozen shoulder patients by integrating advanced scapulohumeral rhythm stabilization. Frozen shoulder is characterized by limited glenohumeral motion and disrupted scapulohumeral rhythm, with therapist-assisted interventions being highly effective for restoring normal shoulder function. While existing robotic solutions replicate natural shoulder biomechanics, they lack the ability to stabilize compensatory movements, such as shoulder shrugging, which are critical for effective rehabilitation. Our proposed device features a 6 degrees of freedom (DoF) mechanism, including 5 DoF for shoulder motion and an innovative 1 DoF Joint press for scapular stabilization. The robot employs a personalized two-phase operation: recording normal shoulder movement patterns from the unaffected side and applying them to guide the affected side. Experimental results demonstrated the robot’s ability to replicate recorded motion patterns with high precision, with root mean square error (RMSE) values consistently below 1 degree. In simulated frozen shoulder conditions, the robot effectively suppressed scapular elevation, delaying the onset of compensatory movements and guiding the affected shoulder to move more closely in alignment with normal shoulder motion, particularly during arm elevation movements such as abduction and flexion. These findings confirm the robot’s potential as a rehabilitation tool capable of automating PROM exercises while correcting compensatory movements. The system provides a foundation for advanced, personalized rehabilitation for patients with frozen shoulders.

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著者 Hyunbum Cho,Sungmoon Hur,Joowan Kim,Keewon Kim,Jaeheung Park
発行日 2025-04-14 12:19:19+00:00
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STLCCP: Efficient Convex Optimization-based Framework for Signal Temporal Logic Specifications

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

信号時間論的論理（STL）は、動的システムでさまざまな時間的特性を指定するための強力な形式主義です。
ただし、混合整数プログラミングや非線形プログラミングなどの既存の方法は、複雑で長期のSTL仕様で制御問題を効率的に解決するのに苦労することがよくあります。
この研究では、STLの重要な構造的特性を活用する新しい凸最適化ベースのフレームワークである\ TextIT {STLCCP}を紹介します：堅牢性関数の単調性、その階層ツリー構造、および特異性における最適化および結合性/分離性における凸/凹面の対応。
フレームワークは、STL式の構造認識分解から始まり、問題を凸（DC）プログラムの同等の違いに変換します。
これは、凸面コンケーブ手順（CCP）の改良バージョンを使用して、凸面プログラムとして連続的に解決されます。
効率をさらに高めるために、提案されたフレームワークに合わせて特別に調整された\ textIT {mellowmin}関数と呼ばれる関数を使用して、堅牢性関数のスムーズな近似を開発します。
モーションプランニングベンチマークの数値実験は、\ textit {stlccp}が長い視野にわたって複雑なシナリオを効率的に処理し、既存の方法よりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

Signal temporal logic (STL) is a powerful formalism for specifying various temporal properties in dynamical systems. However, existing methods, such as mixed-integer programming and nonlinear programming, often struggle to efficiently solve control problems with complex, long-horizon STL specifications. This study introduces \textit{STLCCP}, a novel convex optimization-based framework that leverages key structural properties of STL: monotonicity of the robustness function, its hierarchical tree structure, and correspondence between convexity/concavity in optimizations and conjunctiveness/disjunctiveness in specifications. The framework begins with a structure-aware decomposition of STL formulas, transforming the problem into an equivalent difference of convex (DC) programs. This is then solved sequentially as a convex quadratic program using an improved version of the convex-concave procedure (CCP). To further enhance efficiency, we develop a smooth approximation of the robustness function using a function termed the \textit{mellowmin} function, specifically tailored to the proposed framework. Numerical experiments on motion planning benchmarks demonstrate that \textit{STLCCP} can efficiently handle complex scenarios over long horizons, outperforming existing methods.

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著者 Yoshinari Takayama,Kazumune Hashimoto,Toshiyuki Ohtsuka
発行日 2025-04-14 13:31:46+00:00
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A Quasi-Steady-State Black Box Simulation Approach for the Generation of g-g-g-v Diagrams

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

車両の達成可能な加速空間を表す古典的なG-G図は、その計算的な単純さのために、軌道計画と制御の制約として一般的に使用されます。
非平面道路の幾何学に対処するために、この概念は、G-G-G-V図と呼ばれる車両速度と垂直加速度の関数としてG-Gの制約を組み込むように拡張できます。
ただし、G-G-G-V図の推定は未解決の問題です。
既存のシミュレーションベースのアプローチは、すべての速度と加速の組み合わせにわたって非転移のオープンループ安定状態を分離するのに苦労していますが、最適化ベースの方法では、単純化された車両方程式が必要であり、潜在的な収束の問題を抱えています。
このホワイトペーパーでは、縦方向に仮想慣性力を適用する新しい、オープンソースの準定常ブラックボックスシミュレーションアプローチを紹介します。
このメソッドは、一定の車両速度を維持しながら、指定された縦方向の加速度に関連する負荷条件をエミュレートし、純粋にQSSの方法でオープンループステアリングランプを可能にします。
ランプステアレートの適切な調節は、最大実行可能な横方向の加速を決定する際に、一時的な車両のダイナミクスを本質的に軽減します。
さらに、車両モデルをブラックボックスとして扱うことでモデルの不一致の問題がなくなり、高忠実度または独自の車両ダイナミクスモデルの使用が通常最適化に適していません。
提案された方法のオープンソースバージョンは、https：//github.com/tum-avs/gggvdiagramsで入手できます。

要約(オリジナル)

The classical g-g diagram, representing the achievable acceleration space for a vehicle, is commonly used as a constraint in trajectory planning and control due to its computational simplicity. To address non-planar road geometries, this concept can be extended to incorporate g-g constraints as a function of vehicle speed and vertical acceleration, commonly referred to as g-g-g-v diagrams. However, the estimation of g-g-g-v diagrams is an open problem. Existing simulation-based approaches struggle to isolate non-transient, open-loop stable states across all combinations of speed and acceleration, while optimization-based methods often require simplified vehicle equations and have potential convergence issues. In this paper, we present a novel, open-source, quasi-steady-state black box simulation approach that applies a virtual inertial force in the longitudinal direction. The method emulates the load conditions associated with a specified longitudinal acceleration while maintaining constant vehicle speed, enabling open-loop steering ramps in a purely QSS manner. Appropriate regulation of the ramp steer rate inherently mitigates transient vehicle dynamics when determining the maximum feasible lateral acceleration. Moreover, treating the vehicle model as a black box eliminates model mismatch issues, allowing the use of high-fidelity or proprietary vehicle dynamics models typically unsuited for optimization approaches. An open-source version of the proposed method is available at: https://github.com/TUM-AVS/GGGVDiagrams

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著者 Frederik Werner,Simon Sagmeister,Mattia Piccinini,Johannes Betz
発行日 2025-04-14 13:45:26+00:00
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Look-to-Touch: A Vision-Enhanced Proximity and Tactile Sensor for Distance and Geometry Perception in Robotic Manipulation

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

カメラベースの触覚センサーは、環境知覚と器用な操作のための高性能触覚センシングアプローチをロボットに提供します。
ただし、包括的な環境認識を達成するには、追加のセンサーとの協力が依然として必要であるため、システムはかさばられ、その適応性が構造化されていない環境への適応性を制限します。
この作業では、視力強化カメラベースのデュアルモダリティセンサーを紹介します。これは、50 cmから-3 mmのフルスケールの距離センシングを実現し、同時に超高解像度のテクスチャセンシングと再構築機能を維持します。
固定された不透明ゲル層を備えた従来のデザインとは異なり、センサーは部分的に透明なスライドウィンドウを備えており、触覚モードと視覚モードの間の機械的スイッチングを可能にします。
各センシングモードについて、動的距離センシングモデルと連絡先ジオメトリ再構成モデ​​ルが提案されています。
ソフトロボットフィンガーとの統合を通じて、各モードのパフォーマンスを体系的に評価し、それらの相乗作用を操作します。
実験結果は、さまざまな速度、ナノメートルスケールの粗さの検出、およびサブミリメーター3Dテクスチャの再構築にわたる堅牢な距離追跡を示しています。
両方のモダリティの組み合わせにより、把握タスクの実行におけるロボットの効率が向上します。
さらに、センサーに埋め込まれた機械式伝送により、きめの粒子内の調整と正確な操作が可能になり、ソフトロボットハンドの新しい機能が解除されます。

要約(オリジナル)

Camera-based tactile sensors provide robots with a high-performance tactile sensing approach for environment perception and dexterous manipulation. However, achieving comprehensive environmental perception still requires cooperation with additional sensors, which makes the system bulky and limits its adaptability to unstructured environments. In this work, we present a vision-enhanced camera-based dual-modality sensor, which realizes full-scale distance sensing from 50 cm to -3 mm while simultaneously keeping ultra-high-resolution texture sensing and reconstruction capabilities. Unlike conventional designs with fixed opaque gel layers, our sensor features a partially transparent sliding window, enabling mechanical switching between tactile and visual modes. For each sensing mode, a dynamic distance sensing model and a contact geometry reconstruction model are proposed. Through integration with soft robotic fingers, we systematically evaluate the performance of each mode, as well as in their synergistic operation. Experimental results show robust distance tracking across various speeds, nanometer-scale roughness detection, and sub-millimeter 3D texture reconstruction. The combination of both modalities improves the robot’s efficiency in executing grasping tasks. Furthermore, the embedded mechanical transmission in the sensor allows for fine-grained intra-hand adjustments and precise manipulation, unlocking new capabilities for soft robotic hands.

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著者 Yueshi Dong,Jieji Ren,Zhenle Liu,Zhanxuan Peng,Zihao Yuan,Ningbin Zhang,Guoying Gu
発行日 2025-04-14 14:49:09+00:00
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A Smooth Analytical Formulation of Collision Detection and Rigid Body Dynamics With Contact

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

接触程度の設定でインテリジェントなロボットの動作を生成することは、Zeroth-Orderメソッドが現在勝っている研究問題です。
このような方法の成功への主な貢献者は、接触相互作用の特徴である非滑らかで不連続な最適化状況に直面した堅牢性ですが、ゼロオーダーの方法は計算的に非効率的なままです。
したがって、一次および2次情報（つまり、グラデーションとヘシアン）を使用することでさらに効率を達成できる、接触豊富な設定で知覚、計画、制御の方法を開発することが望ましい。
これを容易にするために、既存の微分可能なシミュレーションアプローチと比較して、次の利点を提供する衝突検出と接触モデリングの共同定式化を提示します。
iii）そのランタイムは、連絡先の数とは無関係です。
シミュレーション実験を通じて、提案された定式化の妥当性は、インテリジェントな接触豊富な動作を生成するための効率的な方法の将来の開発を促進できる「推論のための物理学」として実証します。

要約(オリジナル)

Generating intelligent robot behavior in contact-rich settings is a research problem where zeroth-order methods currently prevail. A major contributor to the success of such methods is their robustness in the face of non-smooth and discontinuous optimization landscapes that are characteristic of contact interactions, yet zeroth-order methods remain computationally inefficient. It is therefore desirable to develop methods for perception, planning and control in contact-rich settings that can achieve further efficiency by making use of first and second order information (i.e., gradients and Hessians). To facilitate this, we present a joint formulation of collision detection and contact modelling which, compared to existing differentiable simulation approaches, provides the following benefits: i) it results in forward and inverse dynamics that are entirely analytical (i.e. do not require solving optimization or root-finding problems with iterative methods) and smooth (i.e. twice differentiable), ii) it supports arbitrary collision geometries without needing a convex decomposition, and iii) its runtime is independent of the number of contacts. Through simulation experiments, we demonstrate the validity of the proposed formulation as a ‘physics for inference’ that can facilitate future development of efficient methods to generate intelligent contact-rich behavior.

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著者 Onur Beker,Nico Gürtler,Ji Shi,A. René Geist,Amirreza Razmjoo,Georg Martius,Sylvain Calinon
発行日 2025-04-14 14:57:10+00:00
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Ankle Exoskeletons in Walking and Load-Carrying Tasks: Insights into Biomechanics and Human-Robot Interaction

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

背景：下肢の外骨格は生活の質を高めることができますが、適応型およびパーソナライズされた制御戦略を開発するために不可欠な生体力学的および人間とロボットの相互作用効果を評価するためのフレームワークの欠如により、広範な採用が制限されます。
運動学、筋肉の活動、およびHRIダイナミクスへの影響を理解することは、ウェアラブルロボットの使いやすさを改善するための鍵です。
目的：体系的な方法論を提案し、ジョイントキネマティクス、筋肉の活動、およびHRIトルク信号に焦点を当てた、歩行と荷重運動中の人間の動きに対する足首の外骨格の影響を評価します。
材料と方法：XSENS MVN（慣性モーションキャプチャ）、Delsys EMG、および一方的な外骨格を使用して、3つの実験を実施しました。
（2）歩行分析（2人の被験者、パッシブ/アクティブモード）;
（3）支援に基づく負荷荷電。
結果と結論：最初の実験では、HRIセンサーが自発的トルクと不随意の両方のトルクを捕獲し、方向性のトルクの洞察を提供したことが確認されました。
2番目の実験では、デバイスがわずかに足首の可動域（ROM）を制限しているが、すべての支援モードで通常の歩行パターンをサポートすることを示しました。
外骨格は、特にアクティブモードでの筋肉の活動を減少させました。
HRIトルクは歩行相によって異なり、同期の減少を強調し、サポートの改善の必要性を示唆しています。
3番目の実験では、荷重運搬がGMとTAの筋肉の活動を増加させることが明らかになりましたが、このデバイスは、アシストされていないウォーキングと比較して筋肉の活動を減らすことにより、ユーザーの努力を部分的に軽減しました。
HRIは荷重運搬中に増加し、ユーザーデバイスのダイナミクスに関する洞察を提供しました。
これらの結果は、外骨格のバイオメカニクスとHRIに関する将来の研究のフレームワークを提供しながら、特定のデバイスとユーザーに外骨格評価方法を調整することの重要性を示しています。

要約(オリジナル)

Background: Lower limb exoskeletons can enhance quality of life, but widespread adoption is limited by the lack of frameworks to assess their biomechanical and human-robot interaction effects, which are essential for developing adaptive and personalized control strategies. Understanding impacts on kinematics, muscle activity, and HRI dynamics is key to achieve improved usability of wearable robots. Objectives: We propose a systematic methodology evaluate an ankle exoskeleton’s effects on human movement during walking and load-carrying (10 kg front pack), focusing on joint kinematics, muscle activity, and HRI torque signals. Materials and Methods: Using Xsens MVN (inertial motion capture), Delsys EMG, and a unilateral exoskeleton, three experiments were conducted: (1) isolated dorsiflexion/plantarflexion; (2) gait analysis (two subjects, passive/active modes); and (3) load-carrying under assistance. Results and Conclusions: The first experiment confirmed that the HRI sensor captured both voluntary and involuntary torques, providing directional torque insights. The second experiment showed that the device slightly restricted ankle range of motion (RoM) but supported normal gait patterns across all assistance modes. The exoskeleton reduced muscle activity, particularly in active mode. HRI torque varied according to gait phases and highlighted reduced synchronization, suggesting a need for improved support. The third experiment revealed that load-carrying increased GM and TA muscle activity, but the device partially mitigated user effort by reducing muscle activity compared to unassisted walking. HRI increased during load-carrying, providing insights into user-device dynamics. These results demonstrate the importance of tailoring exoskeleton evaluation methods to specific devices and users, while offering a framework for future studies on exoskeleton biomechanics and HRI.

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著者 J. F. Almeida,J. André,C. P. Santos
発行日 2025-04-14 15:05:02+00:00
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Flying Hand: End-Effector-Centric Framework for Versatile Aerial Manipulation Teleoperation and Policy Learning

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

航空操作により、最近、産業と学界の両方から関心が高まっています。
以前のアプローチは、さまざまな特定のタスクで成功を示しています。
ただし、ハードウェアの設計と制御フレームワークは、タスクの仕様と緊密に結合していることが多く、クロスタスクとクロスプラットフォームのアルゴリズムの開発が制限されます。
テーブルトップ操作におけるロボット学習の成功に触発された私たちは、タスクに依存しない低レベルのコントロールから高レベルのプラットフォームに依存しない意思決定を除去するエンドエフェクター中心のインターフェイスを備えた統一された空中操作フレームワークを提案します。
私たちのフレームワークは、4-dofロボットアーム、エンドエフェクター中心の全身モデル予測コントローラー、および高レベルのポリシーを備えた完全に作用した六角形で構成されています。
高精度エンドエフェクターコントローラーは、多用途のタスクの効率的かつ直感的な空中的な遠隔操作を可能にし、模倣学習ポリシーの開発を促進します。
現実世界の実験は、提案されたフレームワークがエンドエフェクター追跡の精度を大幅に改善し、ライティング、ペグイン、ピックと場所、変化する電球など、複数の航空テレオ操作と模倣学習タスクを処理できることを示しています。
プロジェクトWebサイト：https：//lecar-lab.github.io/flying_hand/。

要約(オリジナル)

Aerial manipulation has recently attracted increasing interest from both industry and academia. Previous approaches have demonstrated success in various specific tasks. However, their hardware design and control frameworks are often tightly coupled with task specifications, limiting the development of cross-task and cross-platform algorithms. Inspired by the success of robot learning in tabletop manipulation, we propose a unified aerial manipulation framework with an end-effector-centric interface that decouples high-level platform-agnostic decision-making from task-agnostic low-level control. Our framework consists of a fully-actuated hexarotor with a 4-DoF robotic arm, an end-effector-centric whole-body model predictive controller, and a high-level policy. The high-precision end-effector controller enables efficient and intuitive aerial teleoperation for versatile tasks and facilitates the development of imitation learning policies. Real-world experiments show that the proposed framework significantly improves end-effector tracking accuracy, and can handle multiple aerial teleoperation and imitation learning tasks, including writing, peg-in-hole, pick and place, changing light bulbs, etc. We believe the proposed framework provides one way to standardize and unify aerial manipulation into the general manipulation community and to advance the field. Project website: https://lecar-lab.github.io/flying_hand/.

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著者 Guanqi He,Xiaofeng Guo,Luyi Tang,Yuanhang Zhang,Mohammadreza Mousaei,Jiahe Xu,Junyi Geng,Sebastian Scherer,Guanya Shi
発行日 2025-04-14 15:41:14+00:00
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A Comprehensive Review on Traffic Datasets and Simulators for Autonomous Vehicles

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

自律運転は、ハードウェアと人工知能の相乗的な開発を通じて急速に進化してきました。
この包括的なレビューでは、自動運転車（AV）開発をサポートする二重の柱としてトラフィックデータセットとシミュレーターを調査しています。
これらのリソースを独立して調べる以前の調査とは異なり、AVパイプラインの知覚、ローカリゼーション、予測、計画、および制御全体にまたがる統合分析を提示します。
地理的多様性と環境条件がシステムの信頼性にどのように影響するかを調べながら、注釈の実践と品質指標を評価します。
分析には、機能ドメインによって編成されたデータセットの詳細な特性評価と、研究開発への専門的な貢献によって分類されるトラフィックシミュレーターの詳細な調査が含まれます。
このペーパーでは、新しいアーキテクチャフレームワーク、マルチモーダルAI統合、重要なエッジケースに対処する高度なデータ生成技術など、新たな傾向を調査します。
現実世界のデータ収集環境とシミュレーション環境間の相互接続を強調することにより、このレビューは、実際の運転環境で遭遇する多様な課題に対処するために装備された、より堅牢で回復力のある自律システムを開発するためのロードマップを研究者に提供します。

要約(オリジナル)

Autonomous driving has rapidly evolved through synergistic developments in hardware and artificial intelligence. This comprehensive review investigates traffic datasets and simulators as dual pillars supporting autonomous vehicle (AV) development. Unlike prior surveys that examine these resources independently, we present an integrated analysis spanning the entire AV pipeline-perception, localization, prediction, planning, and control. We evaluate annotation practices and quality metrics while examining how geographic diversity and environmental conditions affect system reliability. Our analysis includes detailed characterizations of datasets organized by functional domains and an in-depth examination of traffic simulators categorized by their specialized contributions to research and development. The paper explores emerging trends, including novel architecture frameworks, multimodal AI integration, and advanced data generation techniques that address critical edge cases. By highlighting the interconnections between real-world data collection and simulation environments, this review offers researchers a roadmap for developing more robust and resilient autonomous systems equipped to handle the diverse challenges encountered in real-world driving environments.

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著者 Supriya Sarker,Brent Maples,Iftekharul Islam,Muyang Fan,Christos Papadopoulos,Weizi Li
発行日 2025-04-14 16:17:24+00:00
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Region Based SLAM-Aware Exploration: Efficient and Robust Autonomous Mapping Strategy That Can Scale

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

未知の大規模環境をマッピングするための自律的な探査は、時間の効率性、マップの腐敗に対する安定性、および計算リソースに対する安定性が非常に重要であるロボット工学の基本的な課題です。
このペーパーでは、既存の方法でこれらの重要な問題に対処する屋内探査への新しいアプローチを紹介します。
環境を離散領域に分割する同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）アウェア地域ベースの探査戦略を導入し、ロボットが次の領域に移動する前に各領域を徐々に探索して安定させることができます。
このアプローチは、冗長な探索を大幅に削減し、全体的な効率を向上させます。
デバイスが地域の探索を終了して安定させると、スラムキーフレームの疎外も実行します。これは、変数を排除しながら問題の複雑さを削減しながら、重要な情報を維持します。
堅牢性を向上させ、効率をさらに向上させるために、障害の場合にロボットが最後の安定した領域から探索を再開できるようにするチェックポイントシステムを開発し、完全な再探索の必要性を排除します。
実際の家、オフィス、シミュレーションでテストされた私たちの方法は、最先端のアプローチを上回ります。
この改善は、さまざまな現実世界環境の大幅な強化を示しており、キーフレームの使用（85％）、サブマップの使用（50％、オフィス、32％の家）、グラフの最適化時間（78-80％）、および探検期間（10〜15％）が大幅に削減されます。
キーフレームの疎外を備えたこの地域ベースの戦略は、自律的なロボットマッピングのための効率的なソリューションを提供します。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration for mapping unknown large scale environments is a fundamental challenge in robotics, with efficiency in time, stability against map corruption and computational resources being crucial. This paper presents a novel approach to indoor exploration that addresses these key issues in existing methods. We introduce a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)-aware region-based exploration strategy that partitions the environment into discrete regions, allowing the robot to incrementally explore and stabilize each region before moving to the next one. This approach significantly reduces redundant exploration and improves overall efficiency. As the device finishes exploring a region and stabilizes it, we also perform SLAM keyframe marginalization, a technique which reduces problem complexity by eliminating variables, while preserving their essential information. To improves robustness and further enhance efficiency, we develop a check- point system that enables the robot to resume exploration from the last stable region in case of failures, eliminating the need for complete re-exploration. Our method, tested in real homes, office and simulations, outperforms state-of-the-art approaches. The improvements demonstrate substantial enhancements in various real world environments, with significant reductions in keyframe usage (85%), submap usage (50% office, 32% home), pose graph optimization time (78-80%), and exploration duration (10-15%). This region-based strategy with keyframe marginalization offers an efficient solution for autonomous robotic mapping.

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著者 Megha Maheshwari,Sadeigh Rabiee,He Yin,Martin Labrie,Hang Liu
発行日 2025-04-14 17:00:14+00:00
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Co-optimizing Physical Reconfiguration Parameters and Controllers for an Origami-inspired Reconfigurable Manipulator

投稿日: 2025年4月15日 作成者: jarxiv

要約

物理的な構成後のパブリックを変更できる再構成可能なロボットは、さまざまな環境やタスクに適応する可能性を示しています。
ただし、特にコントローラーがロボットの構成に依存している場合、特定のタスクの再構成可能なパラメーターを最適に調整する方法を決定することは困難です。
この論文では、例として、複数の連続的に接続された折り紙にインスパイアされたモジュールで構成される腱駆動の再構成可能なマニピュレーターを使用して、この問題に対処します。
腱作動の下では、これらのモジュールは、関節剛性（再構成パラメーター）と腱変位（制御入力）によって支配されるさまざまな形状と動きを実現できます。
ロボットシステムの設計と制御の共同最適化における最近の進歩を活用して、再構成パラメーターを設計変数として扱い、強化学習技術を使用してそれらを最適化します。
最初に、腱作動の下でのマニピュレーターの形状を予測するために、最小ポテンシャルエネルギー法に基づいて前方モデルを確立します。
フォワードモデルを環境ダイナミクスとして使用すると、衝突回避を確保しながら、目標に到達するためのモジュールの制御ポリシー（腱変位）と共同剛性を共同最適化します。
共同最適化を通じて、最適化されたジョイント剛性と対応する最適な制御ポリシーを取得して、マニピュレーターが固定再構成パラメーター（つまり、固定ジョイント剛性）で実行不可能なタスクを達成できるようにします。
共同最適化のフレームワークを他の再構成可能なロボットシステムに拡張できることを想定しており、多様なタスクと環境の構成と動作を最適に適応させることができます。

要約(オリジナル)

Reconfigurable robots that can change their physical configuration post-fabrication have demonstrate their potential in adapting to different environments or tasks. However, it is challenging to determine how to optimally adjust reconfigurable parameters for a given task, especially when the controller depends on the robot’s configuration. In this paper, we address this problem using a tendon-driven reconfigurable manipulator composed of multiple serially connected origami-inspired modules as an example. Under tendon actuation, these modules can achieve different shapes and motions, governed by joint stiffnesses (reconfiguration parameters) and the tendon displacements (control inputs). We leverage recent advances in co-optimization of design and control for robotic system to treat reconfiguration parameters as design variables and optimize them using reinforcement learning techniques. We first establish a forward model based on the minimum potential energy method to predict the shape of the manipulator under tendon actuations. Using the forward model as the environment dynamics, we then co-optimize the control policy (on the tendon displacements) and joint stiffnesses of the modules for goal reaching tasks while ensuring collision avoidance. Through co-optimization, we obtain optimized joint stiffness and the corresponding optimal control policy to enable the manipulator to accomplish the task that would be infeasible with fixed reconfiguration parameters (i.e., fixed joint stiffness). We envision the co-optimization framework can be extended to other reconfigurable robotic systems, enabling them to optimally adapt their configuration and behavior for diverse tasks and environments.

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著者 Zhe Chen,Li Chen,Hao Zhang,Jianguo Zhao
発行日 2025-04-14 17:56:38+00:00
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