論文の概要: Towards Terrain-Aware Safe Locomotion for Quadrupedal Robots Using Proprioceptive Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.09585v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 12:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.160477
• Title: Towards Terrain-Aware Safe Locomotion for Quadrupedal Robots Using Proprioceptive Sensing
• Title（参考訳）: プロプリオセプティブセンシングを用いた四足歩行ロボットのテランの安全移動に向けて
• Abstract要約: 本研究は,2.5次元地形図を生成し,支持面パラメータを抽出し,接触および状態推定に統合する推定フレームワークを提案する。 提案手法がスムーズな地形表現を提供することを示す実験を行った。 地形、状態、接触の結合推定フレームワークは、ベース位置推定の平均絶対誤差を64.8%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.192891684501125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving safe quadrupedal locomotion in real-world environments has attracted much attention in recent years. When walking over uneven terrain, achieving reliable estimation and realising safety-critical control based on the obtained information is still an open question. To address this challenge, especially for low-cost robots equipped solely with proprioceptive sensors (e.g., IMUs, joint encoders, and contact force sensors), this work first presents an estimation framework that generates a 2.5-D terrain map and extracts support plane parameters, which are then integrated into contact and state estimation. Then, we integrate this estimation framework into a safety-critical control pipeline by formulating control barrier functions that provide rigorous safety guarantees. Experiments demonstrate that the proposed terrain estimation method provides smooth terrain representations. Moreover, the coupled estimation framework of terrain, state, and contact reduces the mean absolute error of base position estimation by 64.8%, decreases the estimation variance by 47.2%, and improves the robustness of contact estimation compared to a decoupled framework. The terrain-informed CBFs integrate historical terrain information and current proprioceptive measurements to ensure global safety by keeping the robot out of hazardous areas and local safety by preventing body-terrain collision, relying solely on proprioceptive sensing.
• Abstract（参考訳）: 近年, 現実世界環境における安全な四足歩行の実現が注目されている。 不均一な地形の上を歩く場合、信頼性の高い推定を行い、得られた情報に基づいて安全クリティカルな制御を実現することは、まだ未解決の問題である。 この課題に対処するため、特にプロピロセプティブセンサー(例えば、IMU、ジョイントエンコーダ、接触力センサー)を備えた低コストロボットでは、まず2.5次元地形マップを生成し、サポートプレーンパラメータを抽出し、接触および状態推定に統合する推定フレームワークを提示する。 そして、厳密な安全保証を提供する制御バリア関数を定式化することにより、この推定フレームワークを安全クリティカルな制御パイプラインに統合する。 提案手法がスムーズな地形表現を提供することを示す実験を行った。 さらに、地形、状態、接触の結合推定フレームワークは、ベース位置推定の平均絶対誤差を64.8%減らし、推定分散を47.2%減らし、デカップリングフレームワークと比較して接触推定の堅牢性を向上させる。 地形インフォームされたCBFは、歴史的地形情報と現在のプロバイオセプティブ測定を統合し、ロボットを危険地域から遠ざけ、身体と地形の衝突を防ぎ、プロバイオセプティブセンシングのみに依存することにより、地球規模の安全を確保する。

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