論文の概要: Trajectory Tracking for Multi-Manipulator Systems in Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.14206v1
• Date: Tue, 16 Dec 2025 09:01:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.372368
• Title: Trajectory Tracking for Multi-Manipulator Systems in Constrained Environments
• Title（参考訳）: 制約環境下における多マニピュレータシステムの軌道追跡
• Authors: Mayank Sewlia, Christos K. Verginis, Dimos V. Dimarogonas,
• Abstract要約: 障害物分散環境で動作する移動型マルチマニピュレータシステムによる協調操作の問題点を考察する。 このタスクでは、障害物や狭い通路から生じる連続ロボット力学と離散幾何学的制約の両方を尊重しながら、把握された物体を輸送する必要がある。 本研究では,STLを満足するオブジェクト衝突のないベースフットプリントのオフライン生成とオンライン制約付き逆軌道と連続時間フィードバック制御を組み合わせたマルチレート計画制御フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.385066923415936
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We consider the problem of cooperative manipulation by a mobile multi-manipulator system operating in obstacle-cluttered and highly constrained environments under spatio-temporal task specifications. The task requires transporting a grasped object while respecting both continuous robot dynamics and discrete geometric constraints arising from obstacles and narrow passages. To address this hybrid structure, we propose a multi-rate planning and control framework that combines offline generation of an STL-satisfying object trajectory and collision-free base footprints with online constrained inverse kinematics and continuous-time feedback control. The resulting closed-loop system enables coordinated reconfiguration of multiple manipulators while tracking the desired object motion. The approach is evaluated in high-fidelity physics simulations using three Franka Emika Panda mobile manipulators rigidly grasping an object.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,時空間タスク仕様の下で,障害物分散環境と高度に制約された環境で動作する移動型マルチマニピュレータシステムによる協調操作の問題点を考察する。 このタスクでは、障害物や狭い通路から生じる連続ロボット力学と離散幾何学的制約の両方を尊重しながら、把握された物体を輸送する必要がある。 このハイブリッド構造に対処するために,STL満足度の高いオブジェクト軌道と衝突のないベースフットプリントのオフライン生成と,オンライン制約付き逆運動学と連続時間フィードバック制御を組み合わせたマルチレート計画制御フレームワークを提案する。 クローズドループシステムは、所望の物体の動きを追跡しながら、複数のマニピュレータの協調的な再構成を可能にする。 この手法は、3つのフランカ・エミカ・パンダ移動マニピュレータを用いて物体を厳格につかむ高忠実度物理シミュレーションにおいて評価される。

関連論文リスト

• Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments [9.325443556436436]
  浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動 本研究は,グローバルガイダンスと設定対応ローカル最適化を統合した階層的軌道計画フレームワークを導入する。 我々の知る限りでは、これは実際のロボットで実証された浮動小数点移動型マルチリンクロボットのための最初の計画フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T22:49:54Z)
• HAIC: Humanoid Agile Object Interaction Control via Dynamics-Aware World Model [56.4392302336014]
  本稿では,外部状態推定を伴わない多種多様なオブジェクトダイナミクス間のロバストな相互作用のためのフレームワークであるHAICを提案する。 我々の重要な貢献は、主観的歴史のみから高次対象状態(速度、加速度)を推定するダイナミクス予測器である。 ヒューマノイドロボットの実験では、HAICはアジャイルタスクで高い成功率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-12T09:34:35Z)
• ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation [17.260700135265267]
  未知の環境でのロボット操作には、リアルタイムおよび衝突のないモーションプランニングが依然として困難である。 本研究では,Euclidean Distance Transform(EDT)に基づく環境表現をサンプリングベースモデル予測制御(SMPC)プランナと密に統合する並列マッピングと動作計画フレームワークを提案する。 提案手法の有効性は, 7-DoFロボットマニピュレータを用いた広範囲なシミュレーションと実世界の実験により検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-27T12:24:10Z)
• Learning Video Generation for Robotic Manipulation with Collaborative Trajectory Control [72.00655365269]
  本稿では,協調的軌跡定式化を通じてオブジェクト間ダイナミクスをモデル化する新しいフレームワークであるRoboMasterを紹介する。 オブジェクトを分解する従来の方法とは異なり、我々のコアは、相互作用プロセスを3つのサブステージ(相互作用前、相互作用後、相互作用後)に分解することである。 提案手法は既存の手法よりも優れており,ロボット操作のための軌道制御ビデオ生成における最先端性能を確立している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T17:57:06Z)
• HOSIG: Full-Body Human-Object-Scene Interaction Generation with Hierarchical Scene Perception [57.37135310143126]
  HO SIGは階層的なシーン認識を通じて全体インタラクションを合成するための新しいフレームワークである。 我々のフレームワークは、自己回帰生成による運動長の無制限化をサポートし、手動による介入を最小限に抑える。 この研究は、シーン認識ナビゲーションとデクスタラスオブジェクト操作の間に重要なギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T12:08:08Z)
• Integrating DeepRL with Robust Low-Level Control in Robotic Manipulators for Non-Repetitive Reaching Tasks [0.24578723416255746]
  ロボット工学では、現代の戦略は学習に基づくもので、複雑なブラックボックスの性質と解釈可能性の欠如が特徴である。 本稿では, 深部強化学習(DRL)に基づく衝突のない軌道プランナと, 自動調整型低レベル制御戦略を統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T15:54:03Z)
• Unified Control Framework for Real-Time Interception and Obstacle Avoidance of Fast-Moving Objects with Diffusion Variational Autoencoder [2.5642257132861923]
  動的環境におけるロボットアームによる高速移動物体のリアルタイムインターセプションは、非常に困難な課題である。 本稿では,動的オブジェクトを同時にインターセプトし,移動障害を回避することで,課題に対処する統一的な制御フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T18:46:52Z)
• Neural Motion Fields: Encoding Grasp Trajectories as Implicit Value Functions [65.84090965167535]
  本稿では,ニューラルネットワークによってパラメータ化される暗黙的値関数として,オブジェクト点群と相対的タスク軌跡の両方を符号化する新しいオブジェクト表現であるNeural Motion Fieldsを提案する。 このオブジェクト中心表現は、SE(3)空間上の連続分布をモデル化し、サンプリングベースのMPCを利用して、この値関数を最適化することで、反応的に把握することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-29T18:47:05Z)
• Nonprehensile Riemannian Motion Predictive Control [57.295751294224765]
  本稿では,リアル・ツー・シムの報酬分析手法を導入し,リアルなロボット・プラットフォームに対する行動の可能性を確実に予測する。 連続的なアクション空間でオブジェクトを反応的にプッシュするクローズドループコントローラを作成します。 我々は,RMPCが乱雑な環境だけでなく,乱雑な環境においても頑健であり,ベースラインよりも優れていることを観察した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-15T18:50:04Z)
• Risk-Averse MPC via Visual-Inertial Input and Recurrent Networks for Online Collision Avoidance [95.86944752753564]
  本稿では,モデル予測制御(MPC)の定式化を拡張したオンライン経路計画アーキテクチャを提案する。 我々のアルゴリズムは、状態推定の共分散を推論するリカレントニューラルネットワーク(RNN)とオブジェクト検出パイプラインを組み合わせる。 本手法のロバスト性は, 複雑な四足歩行ロボットの力学で検証され, ほとんどのロボットプラットフォームに適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T07:34:30Z)

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。