論文の概要: Morphogenetic Assembly and Adaptive Control for Heterogeneous Modular Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.10561v1
- Date: Wed, 11 Feb 2026 06:18:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.355932
- Title: Morphogenetic Assembly and Adaptive Control for Heterogeneous Modular Robots
- Title（参考訳）: 不均一モジュールロボットの形態形成と適応制御
- Authors: Chongxi Meng, Da Zhao, Yifei Zhao, Minghao Zeng, Yanmin Zhou, Zhipeng Wang, Bin He,
- Abstract要約: 異種モジュールロボットのためのクローズドループ自動化フレームワークを提案する。
移動マニピュレータは異種機能モジュールを処理し、多様なロボット構成を動的に組み立てる。
このフレームワークは、モジュールアセンブリ、ロボットのマージと分割、動的モーション生成を含む全サイクルプロセスを検証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.732115880925306
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a closed-loop automation framework for heterogeneous modular robots, covering the full pipeline from morphological construction to adaptive control. In this framework, a mobile manipulator handles heterogeneous functional modules including structural, joint, and wheeled modules to dynamically assemble diverse robot configurations and provide them with immediate locomotion capability. To address the state-space explosion in large-scale heterogeneous reconfiguration, we propose a hierarchical planner: the high-level planner uses a bidirectional heuristic search with type-penalty terms to generate module-handling sequences, while the low level planner employs A* search to compute optimal execution trajectories. This design effectively decouples discrete configuration planning from continuous motion execution. For adaptive motion generation of unknown assembled configurations, we introduce a GPU accelerated Annealing-Variance Model Predictive Path Integral (MPPI) controller. By incorporating a multi stage variance annealing strategy to balance global exploration and local convergence, the controller enables configuration-agnostic, real-time motion control. Large scale simulations show that the type-penalty term is critical for planning robustness in heterogeneous scenarios. Moreover, the greedy heuristic produces plans with lower physical execution costs than the Hungarian heuristic. The proposed annealing-variance MPPI significantly outperforms standard MPPI in both velocity tracking accuracy and control frequency, achieving real time control at 50 Hz. The framework validates the full-cycle process, including module assembly, robot merging and splitting, and dynamic motion generation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,異種モジュールロボットのためのクローズドループ自動化フレームワークについて,形態的構造から適応制御に至るまでの全パイプラインを網羅する。
このフレームワークでは、移動マニピュレータが構造、関節、車輪付きモジュールを含む異種機能モジュールを処理し、多様なロボット構成を動的に組み立て、即時移動機能を提供する。
大規模ヘテロジニアス再構成における状態空間の爆発に対処するため,ハイレベルプランナは,モジュールハンドリングシーケンスを生成するために,タイプペナルティ項を持つ双方向ヒューリスティック探索を用い,低レベルプランナはA*探索を用いて最適な実行軌跡を計算する階層プランナを提案する。
この設計は、離散的な構成計画と連続的な動作実行を効果的に分離する。
未知の組立構成の適応的な動作生成のために、GPUアクセラレーションされたAnnealing-Variance Model Predictive Path Integral (MPPI) コントローラを導入する。
グローバルな探索と局所収束のバランスをとるために多段階分散アニール戦略を導入することにより、制御器は構成に依存しないリアルタイム動作制御を可能にする。
大規模シミュレーションでは、不均一なシナリオにおいて、タイプペナルティ項がロバスト性を計画するために重要であることが示されている。
さらに、欲張りのヒューリスティックは、ハンガリーのヒューリスティックよりも肉体的な実行コストの低い計画を生み出している。
提案したアニーリング分散MPPIは,速度追跡精度と制御周波数の両方において標準MPPIよりも優れ,50Hzのリアルタイム制御を実現している。
このフレームワークは、モジュールアセンブリ、ロボットのマージと分割、動的モーション生成を含む全サイクルプロセスを検証する。
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