論文の概要: Real-Time Control-Constrained DDP for Underactuated Balancing of Legged Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.18552v1
- Date: Wed, 19 Aug 2026 05:21:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-20 20:13:55.28576
- Title: Real-Time Control-Constrained DDP for Underactuated Balancing of Legged Robots
- Title（参考訳）: 脚ロボットの不動バランスのためのリアルタイム制御制約付きDDP
- Authors: SeongWon Nam, Hyunyong Lee, Hansol Kang, Jiman Park, Yeongwoo Son, Bumsu Yi, Jaeyoung Oh, Hyouk Ryeol Choi,
- Abstract要約: 本稿では,不動脚ロボットのためのリアルタイム制御制約付き微分動的プログラミング(DDP)フレームワークを提案する。
我々の知る限りでは、これはリアルタイム有限水平MPCを用いて達成された四脚ロボットの静的二脚立位の最初の実演である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.28106259549258145
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a real-time control-constrained Differential Dynamic Programming (DDP) framework for underactuated legged robots. To address the limitation of classical DDP in handling control constraints, we propose an Accelerated Projected Gradient (APG)-based control-constrained DDP (ABC-DDP), which efficiently computes constrained solutions and identifies active sets without repeated Karush-Kuhn-Tucker (KKT) inversions. A virtual constraint is introduced to integrate control constraints within a feasibility-driven multiple-shooting framework, enabling stable optimization even from dynamically infeasible initializations. The proposed method supports real-time model predictive control (MPC) with short horizons under strong underactuation. Simulation results demonstrate static two-leg standing under external disturbances, along with diverse dynamic motions including slow catwalk, upright walking, and high-speed running within a unified MPC framework. To the best of our knowledge, this is the first demonstration of static two-leg standing of a quadruped robot achieved using real-time finite-horizon MPC.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不動脚ロボットのためのリアルタイム制御制約付き微分動的プログラミング(DDP)フレームワークを提案する。
制御制約の処理における古典的DDPの制限を解決するために,制約された解を効率的に計算し,カルーシュ・クーン・タッカー(KKT)の反転を繰り返すことなくアクティブな集合を同定する,APGベースの制御制約付きDDP(ABC-DDP)を提案する。
仮想制約を導入し、実行可能性駆動型マルチシューティングフレームワークに制御制約を統合することで、動的に実現不可能な初期化からでも安定した最適化を可能にする。
提案手法は, 高速モデル予測制御(MPC)をサポートする。
シミュレーションの結果、外乱下での静的二脚立位と、スローキャットウォーク、アップライトウォーキング、統合MPCフレームワーク内での高速走行を含む様々な動的運動が示される。
我々の知る限りでは、これはリアルタイム有限水平MPCを用いて達成された四脚ロボットの静的二脚立位の最初の実演である。
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