生物の触手や蔓などに見られる対数螺旋形態は、ロボット工学の分野でも注目を集めています。この形態を持つ連続腕（continuum arm）は到達、巻き付け、把握といった多様な作業が可能で、スケーラブルな製造と多用途性を備えていますが、これまで逆運動学と閉ループ制御が課題でした。今回発表された研究は、対数螺旋型連続腕として初めて、形態特異的な閉ループタスク空間制御フレームワークを提案しています。 研究チームは、MuJoCoを用いてセグメント化されたテンドン駆動モデルを開発し、テーパード（先細り）なコンプライアンスと接触ダイナミクスを捉えています。対数螺旋運動学から直接導出された解析的なタスク空間ヤコビアンに対して、Broyden secant updateとカルマンフィルタ推定を用いたオンラインヤコビアン誤差補正を組み合わせました。このコントローラーは非線形変形、接触、幾何学的ミスマッチから生じるモデル化誤差を継続的に修正します。 提案手法は、軌跡追従、姿勢制御、外乱除去、三次元位置追従、位置姿勢同時制御を含む平面・空間シミュレーションを通じて検証されました。区分定曲率（PCC）ベースラインと比較して、提案手法は追従誤差を一貫して削減し、姿勢ドリフトを抑制し、ヤコビアン推定誤差を有界に保ちます。 さらに、障害物を利用した到達・巻き付け・放出動作、適応的全腕把握、多腕協調物体操作といった形態を活かした操作タスクにも適用されました。これらの結果は、対数螺旋形態とオンラインヤコビアン補正の組み合わせが、高度にアンダーアクチュエーティッドな連続腕の正確で堅牢、かつスケーラブルな制御を実現することを示しており、将来のハードウェア実装と学習拡張型ソフトロボティック制御の基盤を確立しています。