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
- Authors: Shubham S. Kumbhar, Abhijeet M. Kulkarni, Panagiotis Artemiadis,
- 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。
関連論文リスト
- TeamHOI: Learning a Unified Policy for Cooperative Human-Object Interactions with Any Team Size [54.0714652192002]
物理に基づくヒューマノイド制御は、現実的でハイパフォーマンスな単一エージェントの動作を可能にするために顕著な進歩を遂げた。
我々は,複数の協力エージェント間で協調的なHOIを処理するための,単一の分散政策を実現するためのフレームワークであるTeamHOIを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-09T05:52:13Z) - ACLM: ADMM-Based Distributed Model Predictive Control for Collaborative Loco-Manipulation [9.708461585583791]
重荷のロコ操作による共同輸送は、脚のあるロボットにとって難しいが必須の能力である。
本研究は,ロコマニピュレーションのための分散モデル予測制御フレームワークであるマルチプライアの交互方向法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-07T08:06:51Z) - Interaction-Aware Whole-Body Control for Compliant Object Transport [33.233203393813376]
本稿では,人工小脳として機能する対話指向型全身制御(IO-WBC)を提案する。
IO-WBCは上流(スキルレベル)のコマンドを、接触中の安定した物理的に一貫した全身動作に変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-04T05:50:40Z) - PMG: Parameterized Motion Generator for Human-like Locomotion Control [14.637220434597168]
我々は,人間のような動きを1つの統合システムで生成するリアルタイムモーションジェネレータを開発した。
一つの統合システムにおいて、PMGは人間のような自然な動きを生じさせ、高次元の制御入力に正確に応答することを示す。
これらの結果は、自然かつ展開可能なヒューマノイド制御への実践的で実験的に検証された経路を確立する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-13T06:38:04Z) - PILOT: A Perceptive Integrated Low-level Controller for Loco-manipulation over Unstructured Scenes [18.916978556216097]
PILOTは知覚的ロコ操作に適した単段階強化学習フレームワークである。
知覚的な移動と1つのポリシー内での全身制御をシナジー化する。
PILOTは、既存のベースラインと比較して、安定性、コマンド追跡精度、地形トラバーサビリティが優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-24T12:25:20Z) - Decoupled Generative Modeling for Human-Object Interaction Synthesis [35.78156236836254]
既存のアプローチでは、しばしば手動で指定した中間のウェイポイントを必要とし、最適化の目的を1つのネットワークに配置する。
DecHOI(Decoupled Generative Modeling for Human-Object Interaction Synthesis)を提案する。
軌道生成装置は、まず、所定のウェイポイントを伴わずに人や物体の軌道を生成し、これらの経路に作用生成条件を設けて詳細な動作を合成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-22T05:33:59Z) - InterControl: Zero-shot Human Interaction Generation by Controlling Every Joint [67.6297384588837]
関節間の所望距離を維持するために,新しい制御可能な運動生成手法であるInterControlを導入する。
そこで本研究では,既成の大規模言語モデルを用いて,ヒューマンインタラクションのための結合ペア間の距離を生成できることを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T14:32:33Z) - Unified Human-Scene Interaction via Prompted Chain-of-Contacts [61.87652569413429]
HSI(Human-Scene Interaction)は、AIや仮想現実といった分野において重要なコンポーネントである。
本稿では,言語コマンドによる多様なインタラクションの統一制御を支援する統一型HSIフレームワークUniHSIを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-14T17:59:49Z) - Consolidating Kinematic Models to Promote Coordinated Mobile
Manipulations [96.03270112422514]
我々は,移動体ベース,アーム,移動体操作で操作する物体の運動学を統合する仮想キネマティックチェイン(VKC)を構築した。
移動操作タスクは、構築されたVKCの状態を変更して表現され、移動計画問題に変換することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T02:59:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。