論文の概要: Trajectory Bundle Method in SE(3) for Black-Box Fixed-Wing Aircraft Trajectory Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.12248v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 22:11:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-15 07:38:31.555548
- Title: Trajectory Bundle Method in SE(3) for Black-Box Fixed-Wing Aircraft Trajectory Optimization
- Title(参考訳): ブラックボックス固定翼航空機軌道最適化のためのSE(3)における軌道束法
- Abstract要約: SE(3)上の運動計画のための軌道結合法(TBM)
ユークリッドのTBM誤差は束径によって2次に制限され、その結果をSE(3)にまで拡張することを示す。
車両動力学,空力学,衝突モデルの明示的モデルや微分を使わずに回転開口によるアクロバティックで無衝突の固定翼操作を最適化することによりSE(3)TBMを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.0323063834827415
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dynamically feasible trajectory optimization for rigid-body systems is naturally formulated on the special Euclidean group SE(3) but is challenging when dynamics are available only as black-box computations without derivatives. This paper formulates the Trajectory Bundle Method (TBM) for motion planning implicitly on SE(3). Bundles are constructed in the Lie algebra and propagated through nonlinear rigid-body dynamics using exponential and logarithmic maps, enabling derivative-free planning of non-Euclidean trajectories. We show that Euclidean TBM interpolation error is bounded quadratically by bundle diameter and extend this result to SE(3), where the bound additionally depends on a local Lipschitz constant of the Log map. Numerical experiments corroborate these bounds. Finally, we demonstrate SE(3) TBM by optimizing an acrobatic, collision-free fixed-wing maneuver through a rotated aperture without explicit models or derivatives of the vehicle dynamics, aerodynamics, or collision model.
- Abstract(参考訳): 剛体系に対する動的に実現可能な軌道最適化は、特殊ユークリッド群 SE(3) 上で自然に定式化されるが、微分のないブラックボックス計算としてしか動的に利用できない場合には困難である。
本稿では,SE(3)上で暗黙的に動作計画を行うためのトラジェクトリバンドル法(TBM)を定式化する。
バンドルはリー代数で構築され、指数写像と対数写像を用いて非線形剛体力学によって伝播し、非ユークリッド軌道の微分自由計画を可能にする。
ユークリッド TBM 補間誤差は束径によって2次的に有界であることを示し、その結果をSE(3) に拡張し、さらに境界はログマップの局所リプシッツ定数に依存する。
数値実験はこれらの境界を腐食させる。
最後に, 車両動力学, 空力学, 衝突モデルの明示的モデルや微分を使わずに, 回転開口によるアクロバティックで無衝突の固定翼操作を最適化してSE(3) TBMを実証する。
関連論文リスト
- SAKE: Spectral Autodiff Kernel Expansion for Geometric Liouvillian Transport. A Differential-Geometric Framework for Response Transport in Quantum Dynamical Systems [4.266890960462348]
本稿では,隣接する量子力学モデル間で非線形応答を伝達する微分可能計算フレームワークであるSpectral Autodiff Kernel Expansion (SAKE)を紹介する。
SAKEは、前方モードの自動微分とダメル輸送理論を組み合わせることで、基準モデルに関する局所輸送拡張を構築する。
効率的な局所パラメータ探索、感度解析、および将来の逆設計アプリケーションをサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-20T14:59:14Z) - Real-Time Auto-Optimization in Unknown Environments via Structure-Exploiting Dual Control for Exploration and Exploitation [5.005890380363851]
本稿では,探索と利用のための高速な数値二重制御法を開発した。
未知の環境における自動最適化問題に対処する。
約1桁のスピードアップを実現し、典型的な車両組み込みCPU上では、マイクロ秒レベルの最大時間は83秒に過ぎない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-21T12:55:48Z) - Motion Planning for Autonomous Vehicles using Optimization over Graphs of Convex Sets [0.6445605125467574]
自動運転車の運動計画には、リアルタイムな制約の下で、衝突のない、動的に実現可能な軌道を生成する必要がある。
本稿では,非線形動作計画問題に近似する新しい幾何学的制御法を提案する。
連続緩和における凸性を保ちながら、支配的な幾何学的動的効果を捉え、非線形運動計画問題の構造化された近似を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-13T23:29:54Z) - Physics-Informed Reinforcement Learning of Spatial Density Velocity Potentials for Map-Free Racing [73.88859384645264]
Out-Of-Distribution (OOD) の様々なレーストラックへの一般化は、機械学習(ML)を用いて、エンドツーエンド制御のためのセンサデータと車両アクチュエーターの間の数学的関係を符号化する。
本稿では,非幾何学的,物理インフォームド報酬を用いた深度測定のスペクトル分布から非線形車両動特性をパラメータ化して,ニューラルネットワーク(ANN)による車両の時間最適・乗換レース制御を推定するDRL法を提案する。
このポリシーは、経験的なパセジカタイヤモデルに似たタイヤのダイナミックスで摩擦円を最大化することで、OODトラックの12%で人間のデモより優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-10T17:12:07Z) - Constraint-Free Static Modeling of Continuum Parallel Robot [2.1933060555769073]
連続並列ロボット(CPR)は、閉ループトポロジーにおいて、剛体運動機構と複数の弾性棒を結合する。
本稿では, 幾何学的非線形, 大規模変形, 大規模回転条件下でも有効であるCPRの幾何的精度, 構成ベース, 制約のない静的モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-05T15:49:30Z) - MSINO: Curvature-Aware Sobolev Optimization for Manifold Neural Networks [0.0]
本稿では,リーマン多様体上で定義されたニューラルネットワークの曲率を考慮した学習フレームワークであるMSINOを紹介する。
我々は、多様体ソボレフ滑らか度定数を持つ Descent Lemma を生成する幾何依存定数を導出する。
MSINOは、曲率と輸送されたジャコビアンを明示的に追跡するトレーニングタイム保証を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-26T12:27:00Z) - Forecasting Continuous Non-Conservative Dynamical Systems in SO(3) [51.510040541600176]
コンピュータビジョンにおける移動物体の回転をモデル化するための新しい手法を提案する。
我々のアプローチは、入力ノイズに対して頑健でありながら、エネルギーと運動量保存に非依存である。
トレーニング中の雑音状態から物体のダイナミクスを近似させることで、シミュレーションや様々な現実世界の設定において頑健な外挿能力が得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-11T09:03:10Z) - DeSiRe-GS: 4D Street Gaussians for Static-Dynamic Decomposition and Surface Reconstruction for Urban Driving Scenes [71.61083731844282]
本稿では,自己教師型ガウススプラッティング表現であるDeSiRe-GSについて述べる。
複雑な駆動シナリオにおいて、効率的な静的・動的分解と高忠実な表面再構成を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-18T05:49:16Z) - A Tricycle Model to Accurately Control an Autonomous Racecar with Locked
Differential [71.53284767149685]
自動オープンホイールレースカーの側面力学に対するロックディファレンシャルの影響をモデル化するための新しい定式化を提案する。
本稿では,マイクロステップの離散化手法を用いて,動的に線形化し,実時間実装に適した予測を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-22T16:29:55Z) - Orthogonal Matrix Retrieval with Spatial Consensus for 3D Unknown-View
Tomography [58.60249163402822]
未知視トモグラフィ(UVT)は、未知のランダムな向きで2次元投影から3次元密度マップを再構成する。
提案したOMRはより堅牢で、従来の最先端のOMRアプローチよりも大幅に性能が向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-06T21:40:59Z) - Manifold Interpolating Optimal-Transport Flows for Trajectory Inference [64.94020639760026]
最適輸送流(MIOFlow)を補間するマニフォールド補間法を提案する。
MIOFlowは、散発的なタイムポイントで撮影された静的スナップショットサンプルから、連続的な人口動態を学習する。
本手法は, 胚体分化および急性骨髄性白血病の治療から得られたscRNA-seqデータとともに, 分岐とマージによるシミュレーションデータについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T22:19:03Z)
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。