論文の概要: SURE: Safe Uncertainty-Aware Robot-Environment Interaction using Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06864v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 16:50:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.240067
• Title: SURE: Safe Uncertainty-Aware Robot-Environment Interaction using Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: SURE:軌道最適化を用いた安全不確実性を考慮したロボット環境相互作用
• Authors: Zhuocheng Zhang, Haizhou Zhao, Xudong Sun, Aaron M. Johnson, Majid Khadiv,
• Abstract要約: SUREは、接触タイミングの不確実性を明確に説明する堅牢な軌道最適化フレームワークである。 影響時間不明の2つの代表的な課題についてSUREを評価した。 SUREは従来の定式化よりも頑健性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.712271005822256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic tasks involving contact interactions pose significant challenges for trajectory optimization due to discontinuous dynamics. Conventional formulations typically assume deterministic contact events, which limit robustness and adaptability in real-world settings. In this work, we propose SURE, a robust trajectory optimization framework that explicitly accounts for contact timing uncertainty. By allowing multiple trajectories to branch from possible pre-impact states and later rejoin a shared trajectory, SURE achieves both robustness and computational efficiency within a unified optimization framework. We evaluate SURE on two representative tasks with unknown impact times. In a cart-pole balancing task involving uncertain wall location, SURE achieves an average improvement of 21.6% in success rate when branch switching is enabled during control. In an egg-catching experiment using a robotic manipulator, SURE improves the success rate by 40%. These results demonstrate that SURE substantially enhances robustness compared to conventional nominal formulations.
• Abstract（参考訳）: 接触相互作用を含むロボットタスクは、不連続力学による軌道最適化に重大な課題をもたらす。 従来の定式化では、現実の環境での堅牢性と適応性を制限する決定論的接触イベントが想定される。 本研究では,接触タイミングの不確かさを明示的に考慮した頑健な軌道最適化フレームワークSUREを提案する。 複数の軌道を衝突前の状態から分岐させ、後に共有軌道に再結合させることで、SUREは統一最適化フレームワーク内で堅牢性と計算効率の両方を達成する。 影響時間不明の2つの代表的な課題についてSUREを評価した。 壁位置の不確実性を伴うカートポールバランスタスクにおいて、SUREは、制御中に分岐切替が可能となると、平均21.6%の成功率の向上を達成する。 ロボットマニピュレータを用いた卵捕獲実験では、SUREは成功率を40%向上させる。 これらの結果から,SUREは従来の定式化に比べて頑健性を大幅に向上することが示された。

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