DecompGrind：切削面の計画と接触力の適応によるロボティック研削のための分解フレームワーク
arXiv cs.RO / 2026/3/25
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要点
- 本論文では、研削作業を除去形状の計画と接触力の適応に分解することで、自動化するための分解フレームワーク「DecompGrind」を提案する。
- Global Cutting-Surface Planning（GCSP）は、学習を用いずに、現在および目標のワークピースの幾何学的解析から除去形状を計算し、グローバルな形状遷移を正確に扱うことを狙う。
- Local Contact-Force Adaptation（LCFA）は、双方向制御に基づく模倣学習を用いて、各計画された除去形状に対する接触力ポリシーを学習する。
- 学習をローカルな接触力適応コンポーネントに限定することで、本手法は、異なる形状や材料の硬さに対する頑健性を高めつつ、大規模な学習データセットの必要性を低減することを目指す。
- 3Dプリントされたワークピースを用いたロボティック研削セットアップでの実験により、さまざまな条件下で効率的な加工と安全な接触力水準が示される。
