論文の概要: Efficient and Compliant Control Framework for Versatile Human-Humanoid Collaborative Transportation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07819v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 18:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.215992
• Title: Efficient and Compliant Control Framework for Versatile Human-Humanoid Collaborative Transportation
• Title（参考訳）: 可逆性ヒト・ヒューマノイド協調輸送のための効率的・コンプライアンス制御フレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,ヒューマノイドロボットが人間のパートナーと共同で移動作業を行うための制御フレームワークを提案する。 このフレームワークは翻訳運動と回転運動の両方をサポートしており、これは同時輸送のシナリオの基本である。 高レベルプランナー、低レベルコントローラ、剛性調節機構の3つのコンポーネントから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4087148947930634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a control framework that enables humanoid robots to perform collaborative transportation tasks with a human partner. The framework supports both translational and rotational motions, which are fundamental to co-transport scenarios. It comprises three components: a high-level planner, a low-level controller, and a stiffness modulation mechanism. At the planning level, we introduce the Interaction Linear Inverted Pendulum (I-LIP), which, combined with an admittance model and an MPC formulation, generates dynamically feasible footstep plans. These are executed by a QP-based whole-body controller that accounts for the coupled humanoid-object dynamics. Stiffness modulation regulates robot-object interaction, ensuring convergence to the desired relative configuration defined by the distance between the object and the robot's center of mass. We validate the effectiveness of the framework through real-world experiments conducted on the Digit humanoid platform. To quantify collaboration quality, we propose an efficiency metric that captures both task performance and inter-agent coordination. We show that this metric highlights the role of compliance in collaborative tasks and offers insights into desirable trajectory characteristics across both high- and low-level control layers. Finally, we showcase experimental results on collaborative behaviors, including translation, turning, and combined motions such as semi circular trajectories, representative of naturally occurring co-transportation tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ヒューマノイドロボットが人間のパートナーと共同で移動作業を行うための制御フレームワークを提案する。 このフレームワークは翻訳運動と回転運動の両方をサポートしており、これは同時輸送のシナリオの基本である。 高レベルプランナー、低レベルコントローラ、剛性調節機構の3つのコンポーネントから構成される。 計画レベルでは,対話線形反転振り子 (Interaction Linear Inverted Pendulum, I-LIP) を導入する。 これらは、結合されたヒューマノイドオブジェクトのダイナミクスを考慮に入れたQPベースの全身コントローラによって実行される。 剛性変調はロボットと物体の相互作用を調節し、対象物とロボットの質量の中心の間の距離によって定義される所望の相対的な構成への収束を確保する。 我々は,Digi ヒューマノイドプラットフォーム上での実環境実験により,このフレームワークの有効性を検証した。 コラボレーションの質を定量化するために,タスクパフォーマンスとエージェント間の協調を両立する効率指標を提案する。 この指標は,協調作業におけるコンプライアンスの役割を強調し,高レベルの制御層と低レベルの制御層にまたがる望ましい軌道特性に関する洞察を提供する。 最後に, 自然に発生する同時輸送作業を表す半円軌道などの複合動作, 翻訳, 回転, および複合動作の協調行動に関する実験結果を紹介する。

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