論文の概要: Communication in modular robotic motor control: Bilateral controllers under realistic constraints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13904v1
- Date: Fri, 14 Aug 2026 03:17:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-17 20:14:29.255969
- Title: Communication in modular robotic motor control: Bilateral controllers under realistic constraints
- Title（参考訳）: モジュール型ロボットモータ制御におけるコミュニケーション:現実的な制約下でのバイラテラル制御
- Abstract要約: 本稿では,GRUをベースとした2つのモジュールを,学習可能で遅延した半球間チャネルで接続したリカレントコントローラを提案する。
通信のないモジュラーコントローラと比較すると、学習した半球間通信は解決策を思い起こさせる。
以上の結果から, ロボット工学においては, 生体にインスパイアされたモジュラーコントローラが, 騒音やエネルギスティックな制約下でのロバストな動きに実践的な経路を提供することが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9376172882151366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic motor control in musculoskeletal systems requires fast, accurate movement and robust postural stabilization under signal-dependent noise (where motor command variance scales with command magnitude) and energetic cost. Modular controllers can distribute these competing demands across interacting submodules, but it remains unclear whether they outperform monolithic architectures under realistic constraints, and how inter-module communication shapes the resulting strategy. Inspired by the bilateral hemispheric organization of the brain, we introduce a recurrent controller of two GRU-based modules connected by a learnable, delayed inter-hemispheric channel, trained end-to-end in a differentiable two-arm musculoskeletal simulator. Across reaching and holding tasks, the modular architecture substantially outperforms a capacity-matched monolithic baseline. Compared to a matched modular controller without communication, learned inter-hemispheric communication reshapes the solution: improved endpoint precision, lower energetic cost in non-zero-delay regimes, and reduced muscle co-contraction. Our findings show that for robotics, biologically inspired modular controllers offer a practical route to robust movement under noise and energetic constraints, with inter-module communication providing a mechanism to tune trade-offs between precision, stability, and actuation cost.
- Abstract（参考訳）: 筋骨格系におけるロボットモーター制御は、信号依存ノイズ(モーター指令の分散が指令の大きさでスケールする)の下での高速で正確な動きと頑健な姿勢安定化とエネルギーコストを必要とする。
モジュールコントローラは、これらの競合する要求を相互作用するサブモジュールに分散することができるが、現実的な制約の下でモノリシックアーキテクチャより優れているか、モジュール間通信が結果の戦略をどのように形作るのかは、まだ不明である。
脳の両側半球構造にインスパイアされ、学習可能で遅延した半球間チャネルで繋がった2つのGRU系モジュールのリカレントコントローラを導入し、異なる2腕筋骨格シミュレータでエンドツーエンドの訓練を行った。
タスクの到達と保持を通じて、モジュールアーキテクチャは、キャパシティにマッチしたモノリシックなベースラインを大幅に上回る。
通信のないモジュラーコントローラと比較すると、学習した半球間通信は、エンドポイントの精度の向上、非ゼロ遅延状態におけるエネルギーコストの低減、筋肉のココントラクションの低減といった解決策を思い起こさせる。
本研究は, ロボット工学において, 騒音やエネルギー制約下でのロバストな動きへの実践的な経路として, モジュール間通信が精度, 安定性, アクティベーションコストのトレードオフを調整するためのメカニズムを提供することを示した。
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