論文の概要: Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.02269v1
• Date: Mon, 02 Feb 2026 16:11:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:34.281824
• Title: Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems
• Title（参考訳）: Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems
• Authors: Jon Škerlj, Seongjin Bien, Abdeldjallil Naceri, Sami Haddadin,
• Abstract要約: 我々はFranka Roboticsロボットのマルチロボット制御のためのオープンソースのROS2アーキテクチャであるmultipanda_ros2$を提示する。 我々のコアコントリビューションは、対話制御やロボット環境モデリングなど、リアルタイムトルク制御における重要な課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.26675117934127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present $multipanda\_ros2$, a novel open-source ROS2 architecture for multi-robot control of Franka Robotics robots. Leveraging ros2 control, this framework provides native ROS2 interfaces for controlling any number of robots from a single process. Our core contributions address key challenges in real-time torque control, including interaction control and robot-environment modeling. A central focus of this work is sustaining a 1kHz control frequency, a necessity for real-time control and a minimum frequency required by safety standards. Moreover, we introduce a controllet-feature design pattern that enables controller-switching delays of $\le 2$ ms, facilitating reproducible benchmarking and complex multi-robot interaction scenarios. To bridge the simulation-to-reality (sim2real) gap, we integrate a high-fidelity MuJoCo simulation with quantitative metrics for both kinematic accuracy and dynamic consistency (torques, forces, and control errors). Furthermore, we demonstrate that real-world inertial parameter identification can significantly improve force and torque accuracy, providing a methodology for iterative physics refinement. Our work extends approaches from soft robotics to rigid dual-arm, contact-rich tasks, showcasing a promising method to reduce the sim2real gap and providing a robust, reproducible platform for advanced robotics research.
• Abstract（参考訳）: 我々はFranka Roboticsロボットのマルチロボット制御のためのオープンソースのROS2アーキテクチャであるmultipanda\_ros2$を提示する。 ros2コントロールを活用することで、このフレームワークは単一のプロセスから任意の数のロボットを制御するために、ネイティブなROS2インターフェースを提供する。 我々のコアコントリビューションは、対話制御やロボット環境モデリングなど、リアルタイムトルク制御における重要な課題に対処する。 この研究の中心は、1kHzの制御周波数、リアルタイム制御の必要性、安全基準で必要とされる最小周波数を維持することである。 さらに、再現性のあるベンチマークと複雑なマルチロボットインタラクションシナリオを容易にし、コントローラスイッチングによる$\le 2$ msの遅延を可能にする制御レット-機能設計パターンを導入する。 シミュレーションと現実(sim2real)のギャップを埋めるために,高忠実度 MuJoCo シミュレーションをキネマティック精度と動的整合性(トルク,力,制御誤差)の両方の定量的指標と統合する。 さらに,実世界の慣性パラメータ同定が力とトルクの精度を大幅に向上させることを示す。 我々の研究は、ソフトロボティクスから堅固なデュアルアーム、コンタクトリッチなタスクに至るまでのアプローチを拡張し、シム2リアルギャップを減らすための有望な方法を示し、高度なロボティクス研究のための堅牢で再現可能なプラットフォームを提供する。

関連論文リスト

• Reducing Latency in LLM-Based Natural Language Commands Processing for Robot Navigation [0.2516577526761521]
  本研究では,ChatGPT自然言語モデルとロボットオペレーティング・システム2(ROS2)の統合によるインタラクション遅延の軽減について検討する。 トランスポートプラットフォームを必要とせずにこれらの技術を統合するアーキテクチャを提案する。 実験により、この統合により、人間とロボットの相互作用の実行速度、ユーザビリティ、アクセシビリティが向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-29T21:16:14Z)
• Taccel: Scaling Up Vision-based Tactile Robotics via High-performance GPU Simulation [34.47272224723296]
  ロボット,触覚センサ,物体を精度と前例のない速度でモデル化するために,IPCとABDを統合した高性能なシミュレーションプラットフォームであるTaccelを提案する。 並列化が制限されたサブリアルタイム速度で動作する従来のシミュレータとは異なり、Taccelは正確な物理シミュレーションとリアルな触覚信号を提供する。 これらの能力は、触覚ロボットの研究と開発を拡大するための強力なツールとして、Taccelを位置づけている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-17T12:57:11Z)
• Digital Twin Synchronization: Bridging the Sim-RL Agent to a Real-Time Robotic Additive Manufacturing Control [2.5709786140685633]
  この研究は、産業ロボット工学応用のためのソフトアクター・クライトとデジタルツインの統合を推進している。 システムアーキテクチャはUnityのシミュレーション環境とROS2を組み合わせて、シームレスなデジタル双対同期を実現する。 その結果、シミュレートされた環境と物理的環境の両方において、迅速な政策収束と堅牢なタスク実行が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T22:06:53Z)
• Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities [1.8485970721272895]
  ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)を予測できる予後モデリングフレームワークを提案する。 以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-30T17:09:18Z)
• RoboScript: Code Generation for Free-Form Manipulation Tasks across Real and Simulation [77.41969287400977]
  本稿では,コード生成を利用したデプロイ可能なロボット操作パイプラインのためのプラットフォームである textbfRobotScript を提案する。 自由形自然言語におけるロボット操作タスクのためのコード生成ベンチマークも提案する。 我々は,Franka と UR5 のロボットアームを含む,複数のロボットエボディメントにまたがるコード生成フレームワークの適応性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T15:12:00Z)
• Intelligent Trajectory Design for RIS-NOMA aided Multi-robot Communications [59.34642007625687]
  目的は,ロボットの軌道とNOMA復号命令を協調的に最適化することで,マルチロボットシステムにおける全軌道の総和率を最大化することである。 ARIMAモデルとDouble Deep Q-network (D$3$QN)アルゴリズムを組み合わせたML方式を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-03T17:14:47Z)
• 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)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)

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。