論文の概要: A Terrain-Adaptive epsilon-Constraint MPC for Uneven Terrain Kinodynamic Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.21188v1
• Date: Wed, 20 May 2026 13:52:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.705582
• Title: A Terrain-Adaptive epsilon-Constraint MPC for Uneven Terrain Kinodynamic Planning
• Title（参考訳）: 不均一な地形動計画のための地形適応型エプシロン制約型MPC
• Authors: Otobong Jerome, Geesara Kalathunga, Tiago Nascimento,
• Abstract要約: 本研究では,モデル予測制御(MPC)フレームワークに統合された適応型エプシロン制約法を提案する。 車両・地形力学を捉えるため, 解析車両力学とSGP(Sparse Gaussian Process)を併用した半パラメトリックモデルを構築した。 提案するエプシロンMPCはMPPIおよびGAKDベースラインに対して評価され,最大方向偏差を24%低減し,ナビゲーション成功率94%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Kinodynamic planning for car-like vehicles on uneven terrain requires simultaneously optimizing competing objectives such as path efficiency and pose stability. This work presents an adaptive epsilon-constraint method integrated into a Model Predictive Control (MPC) framework, where the epsilon bounds are dynamically adjusted based on terrain descriptors to explore the Pareto front in real time. To capture vehicle-terrain dynamics, we develop a semi-parametric model combining analytical vehicle dynamics with a Sparse Gaussian Process (SGP) trained on the same terrain descriptors. The proposed epsilon-MPC is evaluated against MPPI and GAKD baselines, achieving a 94% navigation success rate while reducing maximum orientation deviation by 24% and improving multi-objective trade-off quality by 23%.
• Abstract（参考訳）: 不均一な地形における自動車のような車両の動力学的計画には、経路効率や姿勢安定性といった競合する目標を同時に最適化する必要がある。 本研究では,モデル予測制御(MPC)フレームワークに組み込まれた適応型エプシロン制約法を提案する。 車両・地形力学を捉えるため, 解析車両力学とSGP(Sparse Gaussian Process)を併用した半パラメトリックモデルを構築した。 提案するエプシロンMPCはMPPIおよびGAKDベースラインに対して評価され,最大配向偏差を24%低減し,多目的トレードオフ品質を23%向上した。

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