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把持arXiv:2604.26897

決定論的折り紙テンタクルの確率的絡み合いによるロバストなロボット把持

Stochastic Entanglement of Deterministic Origami Tentacles For Robust Robotic Grasping

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腱駆動の折り紙テンタクルグリッパーを提案し、局所的な決定論的変形と大域的な確率的絡み合いを組み合わせることで、単純な設計と駆動でランダム形状の物体をロバストに把持できることを示した。

詳しい要約

1. どんなもの?

折り紙に着想を得たロボットグリッパー。局所的な決定論的変形プログラミングと大域的な確率的絡み合いを組み合わせた、腱駆動の頑健な折り紙テンタクルグリッパーを提案。各テンタクルは腱を通す穴、折り目、テーパ形状を特徴とし、単純な腱の牽引で決定論的なコイリングを生じる。複数のコイリングテンタクルを近接配置すると確率的絡み合いが生じ、ランダム形状の物体を編み込み、結び、把持できる。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

従来の折り紙グリッパーはコンパクトさと機械的柔軟性を持つが、動的環境でランダム形状物体を頑健に捕捉するには追加のアクチュエーションチャネルと制御複雑性が必要だった。本研究は、局所の決定論的変形と大域の確率的絡み合いの相乗効果を利用し、単純な設計と駆動で頑健な把持を実現する点が優れている。

3. 技術・手法の肝は?

各テンタクルに腱を通す穴、折り目、テーパ形状を配置し、収縮・曲げ・ねじれ変形を規定して単純な腱牽引で決定論的コイリングを生じさせる。複数のコイリングテンタクルを近接配置すると確率的絡み合いが創発し、編み込み・結び・把持が可能。折り紙力学とCosserat rodsを統合したシミュレーションモデルを導出し、折り紙設計、テンタクル変形、集団把持性能を相関付ける。

4. どうやって有効だと検証した?

シミュレーションモデルを導出後、重力下および水中で物体を把持する実験を行った。また、軌道上把持を模擬するための収納・放出展開機構も試験した。

5. 議論はある?

要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。関連手法として、折り紙ロボティクス、Cosserat rods、腱駆動グリッパー、確率的絡み合いを利用した把持に関する研究が挙げられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Alec Boron, Bokun Zheng, Ziyang Zhou, Noel Naughton, Suyi Li

分類: cs.RO, cs.SY, eess.SY

原文アブストラクト

Origami-inspired robotic grippers have shown promising potential for object manipulation tasks due to their compact volume and mechanical flexibility. However, robust capture of objects with random shapes in dynamic working environments often comes at the cost of additional actuation channels and control complexity. Here, we introduce a tendon-driven, robust origami tentacle gripper by exploiting a synergy between local, deterministic deformation programming and global, stochastic entanglements. Each tentacle features carefully placed holes (for routing an actuation tendon), origami creases, and a tapered shape. By tailoring these design features, one can prescribe the shrinking, bending, and twisting deformation, eventually creating deterministic coiling with a simple tendon pull. Then, when multiple coiling tentacles are placed in proximity, stochastic entanglement emerges, allowing the tentacles to braid, knot, and grip objects with random shapes. We derived a simulation model by integrating origami mechanics with Cosserat rods to correlate origami design, tentacle deformation, and collective grasping performance. Then, we experimentally tested how these entangling origami tentacles can grasp objects under gravity and in water. A stow-and-release deployment mechanism was also tested to simulate in-orbit grasping. Overall, this entanglement-enabled tentacle gripper presents a route toward robust object grasping with simple design and actuation.

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