論文の概要: Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08831v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 18:43:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.123693
• Title: Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots
• Title（参考訳）: 四足歩行ロボットによる荷物輸送の間接的適応法則による予測制御
• Abstract要約: 本稿では,四足歩行ロボットによるロバストペイロード輸送のための新しい階層的計画と制御フレームワークを開発する。 間接アダプティブ法則は、異なるペイロードの下での縮小順序(テンポレート)移動モデルの未知のパラメータを推定する。 ロボットは、荒れた地形で重量の73%のダイナミックペイロードをうまく管理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.62645789321095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper formally develops a novel hierarchical planning and control framework for robust payload transportation by quadrupedal robots, integrating a model predictive control (MPC) algorithm with a gradient-descent-based adaptive updating law. At the framework's high level, an indirect adaptive law estimates the unknown parameters of the reduced-order (template) locomotion model under varying payloads. These estimated parameters feed into an MPC algorithm for real-time trajectory planning, incorporating a convex stability criterion within the MPC constraints to ensure the stability of the template model's estimation error. The optimal reduced-order trajectories generated by the high-level adaptive MPC (AMPC) are then passed to a low-level nonlinear whole-body controller (WBC) for tracking. Extensive numerical investigations validate the framework's capabilities, showcasing the robot's proficiency in transporting unmodeled, unknown static payloads up to 109% in experiments on flat terrains and 91% on rough experimental terrains. The robot also successfully manages dynamic payloads with 73% of its mass on rough terrains. Performance comparisons with a normal MPC and an L1 MPC indicate a significant improvement. Furthermore, comprehensive hardware experiments conducted in indoor and outdoor environments confirm the method's efficacy on rough terrains despite uncertainties such as payload variations, push disturbances, and obstacles.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 4足歩行ロボットによるロバストペイロード輸送のための新しい階層的計画と制御フレームワークを開発し, モデル予測制御(MPC)アルゴリズムと勾配依存型適応更新法を統合した。 フレームワークの高レベルにおいて、間接適応法則は、様々なペイロードの下で、縮小順序(テンプレート)の移動モデルの未知のパラメータを推定する。 これらの推定パラメータは、テンプレートモデルの推定誤差の安定性を保証するために、MPC制約内に凸安定性基準を組み込んで、リアルタイムな軌道計画のためのMPCアルゴリズムにフィードする。 高レベル適応MPC(AMPC)が生成する最適低次軌道は、追跡のために低レベル非線形全体制御器(WBC)に渡される。 大規模な数値調査により、ロボットの非モデル化された未知の静的ペイロードの輸送能力は、平坦な地形での実験で最大109%、荒れた実験的な地形での91%まで向上した。 ロボットはまた、荒地で重量の73%のダイナミックペイロードをうまく管理する。 正常なMPCとL1のMPCとの性能比較では大きな改善が見られた。 さらに, 積荷の変動, 押し乱れ, 障害物などの不確実性にも拘わらず, 屋内および屋外環境で実施した総合的なハードウェア実験により, 荒地における手法の有効性が確認された。

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