論文の概要: Impedance MPC for Physical Human-Robot Interaction: Predictive Disturbance Rejection with Joint-Limit Safety

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08281v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 18:06:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.015099
• Title: Impedance MPC for Physical Human-Robot Interaction: Predictive Disturbance Rejection with Joint-Limit Safety
• Title（参考訳）: 物理的人間-ロボットインタラクションのためのインピーダンスMPC:関節リミット安全を考慮した予測外乱回避
• Authors: Yongyan Cao, Jinshan Tang,
• Abstract要約: カルマン増強によるインピーダンスMPCは、従来のインピーダンスでは44.8,mmに対して0.05,mm未満の定常誤差が得られる。 7-DOFのフランカFR3では、カルマン増強によるインピーダンスMPCは、古典的なインピーダンスに対して0.05,mm以下の定常誤差となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Physical human-robot interaction (pHRI) demands simultaneous trajectory accuracy and compliant safety under unplanned contact. Classical impedance control incurs a nonzero steady-state position error under sustained human force -- the applied force divided by the task stiffness -- which integral action reduces only within a narrow stable-gain budget. We present a two-layer Impedance MPC that resolves this tension. Layer~1 analytically cancels gravity, Coriolis, and task-space inertia, reducing the residual plant to a configuration-independent double integrator with a constant state-transition matrix. Layer~2 solves a 30-variable convex QP at 100\,Hz, exploiting this constant structure so the free-response matrix is precomputed once; an augmented Kalman filter estimates the persistent disturbance state, giving a formal zero-steady-state-error guarantee. A null-space inverse-barrier potential and a task-space workspace projection enforce joint-limit safety across the tested workspace. On a 7-DOF Franka FR3, Impedance MPC with Kalman augmentation attains sub-0.05\,mm steady-state error versus 44.8\,mm for classical impedance (a $>$800-fold reduction) under a sustained 15\,N force, sub-millimeter tracking on four 3-D circles, and graceful robustness to measurement noise and inertial mismatch up to 30\%.
• Abstract（参考訳）: 物理的人間とロボットの相互作用 (pHRI) は、計画されていない接触下での軌道の精度とコンプライアンスの安全性を同時に要求する。 古典的なインピーダンス制御は、持続的な人間の力の下での非ゼロの定常的位置誤差を生じさせる。 この緊張を解消する2層インピーダンスMPCを提案する。 層~1は重力、コリオリ、タスク空間慣性を解析的にキャンセルし、残留する植物を一定の状態遷移行列を持つ構成に依存しない二重積分子に還元する。 Layer~2は30変数の凸QPを100,Hzで解き、この定数構造を利用してフリー応答行列を1回プリ計算し、拡張されたカルマンフィルタは永続的な乱状態を推定し、正式なゼロ定常状態エラーを保証する。 ヌルスペース逆バリアポテンシャルとタスクスペースワークスペースプロジェクションは、テストされたワークスペース全体で共同限界安全性を強制する。 7-DOFのフランカFR3では、カルマン増強によるインピーダンスMPCは、持続する15倍、Nの力の下での古典的なインピーダンス($800倍)に対して、0.05倍、44.8倍、mm以下の定常状態誤差を達成し、4つの3次元円上でのサブミリトラッキング、測定ノイズと慣性ミスマッチに対する優雅な堅牢性を実現した。

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