多様なラバーにまたがるラケット・ボールの跳ね返りダイナミクスを学習する：ロボット卓球のために
arXiv cs.RO / 2026/4/14
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要点
- 本論文は、ロボット卓球における信頼性の高い制御のため、ラケット–ボールの跳ね返り挙動に関する正確で汎化可能な動的モデルを構築するという重要なロボティクス課題を扱う。
- 一般的に仮定されがちな「裏ソフトのみ」ではなく、複数のラバータイプ（アンチスピン、表ソフト/裏ソフト系、粒高（ピンプル））を含む10種類のラケット構成にまたがって学習・検証する統一的なモデリング枠組みを提示する。
- 著者らは、高速のマルチカメラシステムとスピン推定を用いて、入射速度とスピンの幅広い条件をカバーするデータセットを収集し、反発パラメータ（例：反発係数、接線方向のインパルス応答）が衝突状態およびラバーの種類に応じて体系的に変化することを示す。
- 提案手法は、ボールの入射速度とスピンに条件付けたガウス過程（GP）により、解釈可能なインパルスベースの接触モデルを学習する。これにより、予測精度に加えて不確実性推定も得られる。
- GPベースのモデルは、全てのラケットタイプにおいて、一定パラメータのベースラインに比べて、インパクト後の速度・スピンの誤差を低減し、ゲーム中に少数の観測だけでラケットのダイナミクスをオンライン同定可能にする。
