論文の概要: Global End-Effector Pose Control of an Underactuated Aerial Manipulator via Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21085v2
• Date: Tue, 10 Mar 2026 22:15:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.502253
• Title: Global End-Effector Pose Control of an Underactuated Aerial Manipulator via Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習による非動翼マニピュレータのグローバルエンドエフェクタポース制御
• Abstract要約: ロボットアームとマルチロータードローンを組み合わせた空中マニピュレータは、アームの重量と機械的複雑さに厳しい制約に直面している。 本研究では,2自由度2自由度(DoF)アームを,6自由度エンドエフェクタのフルポーズ制御が可能な差動機構を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.634803296068009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aerial manipulators, which combine robotic arms with multi-rotor drones, face strict constraints on arm weight and mechanical complexity. In this work, we study a lightweight 2-degree-of-freedom (DoF) arm mounted on a quadrotor via a differential mechanism, capable of full six-DoF end-effector pose control. While the minimal design enables simplicity and reduced payload, it also introduces challenges such as underactuation and sensitivity to external disturbances. To address these, we employ reinforcement learning, training a Proximal Policy Optimization (PPO) agent in simulation to generate feedforward commands for quadrotor acceleration and body rates, along with joint angle targets. These commands are tracked by an incremental nonlinear dynamic inversion (INDI) attitude controller and a PID joint controller, respectively. Flight experiments demonstrate centimeter-level position accuracy and degree-level orientation precision, with robust performance under external force disturbances, including manipulation of heavy loads and pushing tasks. The results highlight the potential of learning-based control strategies for enabling contact-rich aerial manipulation using simple, lightweight platforms. Videos of the experiment and the method are summarized in https://youtu.be/bWLTPqKcCOA.
• Abstract（参考訳）: ロボットアームとマルチロータードローンを組み合わせた空中マニピュレータは、アームの重量と機械的複雑さに厳しい制約に直面している。 本研究では,2自由度2自由度(DoF)の軽量アームを,6自由度エンドエフェクタのフルポーズ制御が可能な差動機構を用いて研究する。 最小限の設計は単純さとペイロード削減を可能にするが、不活性化や外乱に対する感度といった課題も導入している。 これらの問題に対処するために、我々は強化学習、PPOエージェントをシミュレーションで訓練し、四角子加速度と体率のフィードフォワードコマンドと関節角度目標を生成する。 これらのコマンドは、インクリメンタル非線形ダイナミックインバージョン(INDI)姿勢コントローラとPIDジョイントコントローラによって追跡される。 飛行実験では、重負荷の操作や押し作業を含む外部の力乱下での堅牢な性能で、センチメートルレベルの位置精度と等級レベルの方向精度が実証された。 この結果は,シンプルで軽量なプラットフォームを用いたコンタクトリッチ空中操作を実現するための学習ベースの制御戦略の可能性を強調した。 実験と方法のビデオはhttps://youtu.be/bWLTPqKcCOA.comで要約されている。

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