論文の概要: ZiMPedance: Impedance-Aware ZMP Modeling and Control for Payload Carrying with Quadruped Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.18883v1
- Date: Wed, 17 Jun 2026 10:00:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.105282
- Title: ZiMPedance: Impedance-Aware ZMP Modeling and Control for Payload Carrying with Quadruped Robots
- Title（参考訳）: ZiMPedance:四足歩行ロボットによるペイロード搬送のためのインピーダンス対応ZMPモデリングと制御
- Authors: Giovanni B. Dessy, Lorenzo Amatucci, Victor Barasuol, Claudio Semini,
- Abstract要約: 本稿では,ゼロモーメント点 (ZMP) の定式化を導出し, 剛性, 減衰, ペイロード質量を安定マージンに関連付けるパッシブ・ペイロード・インターフェース・ダイナミクスについて述べる。
シミュレーションにおいて、提案したコントローラは安定性違反を7.0%$から0.7%$に最大10倍減らし、水平地表面反応力の労力を名目ベースラインと比較して最大15%値下げすることで移動効率を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.183011762144409
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Load transportation with quadruped robots is strongly affected by the dynamics of the physical interface between the robot and the load. Passive spring-based arms reduce weight and complexity compared to active manipulators, but their spring-damper dynamics can introduce oscillatory forces that degrade locomotion stability. This paper derives an extended Zero Moment Point (ZMP) formulation that includes passive payload-interface dynamics, relating stiffness, damping, and payload mass to the stability margin. The analysis shows that underdamped configurations can resonate with locomotion harmonics. Based on this insight, we augment a Single Rigid Body Dynamics model with passive subsystem dynamics and integrate it into a Model Predictive Control framework. In simulation, the proposed controller reduces stability violations by up to $10\times$, from $7.0\%$ to $0.7\%$, and increase locomotion efficiency by lowering horizontal ground reaction force effort by up to $15\%$ compared to a nominal baseline. Hardware experiments with a $2\,\mathrm{kg}$ payload show stable locomotion under pull-release disturbances where the nominal controller fails. The same model also enables end-effector tracking through passive arm dynamics without direct arm actuation.
- Abstract（参考訳）: 四足歩行ロボットによる荷重輸送は、ロボットと荷重の間の物理的な界面の力学の影響を強く受けている。
パッシブスプリングベースのアームは、アクティブマニピュレータと比較して重量と複雑さを減少させるが、バネダンパーのダイナミクスは、運動安定性を低下させる振動力を導入することができる。
本論文は, 剛性, 減衰, ペイロード質量を安定マージンに関連付けるパッシブペイロード界面力学を含むZMP(Zero Moment Point)の定式化を導出する。
解析結果から, アンダーダム構成はロコモーション・ハーモニクスと共振できることがわかった。
この知見に基づいて、受動的サブシステムダイナミクスを用いた単一剛体ダイナミクスモデルを拡張し、モデル予測制御フレームワークに統合する。
シミュレーションにおいて、提案したコントローラは、安定性違反を最大10\times$で7.0\%$から0.7\%$に減らし、通常のベースラインに比べて最大15\%の水平地反応力の労力を減らして移動効率を向上させる。
2,\mathrm{kg}$ペイロードによるハードウェア実験では、名目制御が失敗するプルリリース障害下での安定した移動が示されている。
同じモデルでは、直接のアームアクティベーションを使わずに、受動アームダイナミクスによるエンドエフェクタートラッキングも可能である。
関連論文リスト
- Impedance MPC with Disturbance Estimation for Dexterous Hand Control [0.0]
本稿では,手指のアクチュエータ非依存型インピーダンスモデル予測制御フレームワークを提案する。
油圧作動式指では、500,HzのカルマンMPCは0.5,mrad RMS、0.1,mrad定常状態、6.6,mradピーク偏向に達する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-12T16:28:21Z) - Dynamic Modeling and Attitude Control of a Reaction-Wheel-Based Low-Gravity Bipedal Hopper [0.0]
ホッピング・ロコモーションは エネルギー効率が高いが 飛行中の姿勢不安定になりやすい
本稿では,内輪を用いた不動二足歩行ロボットによる姿勢制御について述べる。
提案手法は,月の重力条件下でのMuJoCoシミュレーションで評価される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T11:35:21Z) - Dynamic Modeling and MPC for Locomotion of Tendon-Driven Soft Quadruped [0.0]
SLOT(Soft Legged Omnidirectional Tetrapod)は3DプリントされたTPU脚を持つ腱駆動の柔らかい四足歩行ロボットである。
各脚は離散コッサートロッド理論を用いて変形可能な連続体としてモデル化される。
モジュラー・ボディ・モデリング・フレームワークが導入され、従順な脚のダイナミクスが表現される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-18T11:14:22Z) - HUSKY: Humanoid Skateboarding System via Physics-Aware Whole-Body Control [67.58927286226925]
本稿では,ヒューマノイド・スケータボードシステムモデリングと物理を意識した全身制御を統合した学習ベースのフレームワークを提案する。
Unitree G1のヒューマノイドプラットフォームでの実験では、現実のシナリオにおいて、私たちのフレームワークがスケートボード上で安定的でアジャイルな操作を可能にすることが示されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T07:18:01Z) - DyMoDreamer: World Modeling with Dynamic Modulation [52.27044216359359]
深層強化学習(DRL)における重要なボトルネックはサンプル非効率である。
動的変調機構を組み込んだ新しいアルゴリズムDyMoDreamerを導入し,動的特徴抽出の改善と時間情報の充実を図る。
実験によると、DyMoDreamer は Atari 100$k ベンチマークに新しい最先端のスコアをセットし、平均156.6$% の人間正規化スコアを設定できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T13:54:42Z) - RobotDancing: Residual-Action Reinforcement Learning Enables Robust Long-Horizon Humanoid Motion Tracking [50.200035833530876]
RobotDancingはシンプルでスケーラブルなフレームワークで、残留する関節の目標を予測して、ダイナミックスの不一致を明示的に修正する。
複数分間の高エネルギー動作(ジャンプ、スピン、カートホイール)をトラッキングし、高いモーショントラッキング品質のハードウェアにゼロショットをデプロイする。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T03:30:34Z) - Spatial-Temporal Graph Diffusion Policy with Kinematic Modeling for Bimanual Robotic Manipulation [88.83749146867665]
既存のアプローチは、遠く離れた次のベストなエンドエフェクタのポーズを予測するポリシーを学びます。
すると、運動に対する対応する関節回転角を逆運動学を用いて計算する。
本稿では,Kinematics 拡張空間テンポアル gRaph diffuser を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-13T17:48:35Z) - Kinematically-Decoupled Impedance Control for Fast Object Visual
Servoing and Grasping on Quadruped Manipulators [18.279073092727025]
本稿では,分離アームキネマティックチェーンとインピーダンス制御に基づいて,オブジェクトのSAG(Searching, Approaching, Grasping)の制御パイプラインを提案する。
キネマティックデカップリングは、高速なエンドエフェクター運動と回復を可能にし、堅牢な視覚サーボに繋がる。
7-DoFマニピュレータアームを搭載した140kgのHyQReal四足歩行ロボットにおいて,提案手法の性能とロバスト性を実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-10T21:51:06Z) - Learning Low-Frequency Motion Control for Robust and Dynamic Robot
Locomotion [10.838285018473725]
実ANYmal C四重極上で8Hzの低速動作を行う学習モーションコントローラを用いて,ロバストでダイナミックな移動を実演する。
このロボットは、1.5m/sの高速度を頑健かつ反復的に達成し、不均一な地形を横切ることができ、予期せぬ外乱に抵抗することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-29T15:55:33Z) - VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait
Representation [78.92147339883137]
本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。
本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。
生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-02T19:49:53Z) - Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of
Bipedal Robots [121.42930679076574]
シミュレーションにおけるロコモーションポリシをトレーニングするためのモデルフリー強化学習フレームワークを提案する。
ドメインランダム化は、システムダイナミクスのバリエーションにまたがる堅牢な振る舞いを学ぶためのポリシーを奨励するために使用されます。
本研究では、目標歩行速度、歩行高さ、旋回ヨーなどの多目的歩行行動について示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T07:14:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。