論文の概要: Steering Through Contact: A Finite-Support Motion Model for Single-Track Center-Articulated Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.23271v1
- Date: Sun, 20 Sep 2026 01:04:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-24 16:54:10.252329
- Title: Steering Through Contact: A Finite-Support Motion Model for Single-Track Center-Articulated Robots
- Title（参考訳）: 接触によるステアリング:単一トラック中心運動ロボットの有限位置運動モデル
- Abstract要約: フィールドロボティクスにおける軌道計画と制御は、接触点が滑り込むと、推進と操舵が車両の動きにどのように影響するかを予測することに依存する。
本研究では, 横すべりの準静的バランスを通した回転抵抗を組み込んだ単軌道中心偏心車に対する有限支持二次モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4626782450534566
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Trajectory planning and control in field robotics rely on predicting how propulsion and steering affect vehicle motion when contact points undergo slip. For articulated vehicles, the point-contact kinematic model (PCK) accounts for the linkage geometry but neglects the rotational resistance distributed along the contacts. We propose a finite-support quadratic model (FSQ) for single-track, center-articulated vehicles that incorporates this resistance through a quasi-static balance of lateral slip. Our approach generalizes the standard PCK formulation by relaxing the contact-point assumption. An exact reduction of the quadratic slip cost to contact moments gives a compact closed-form solution for real-time prediction of lateral velocity and yaw rate. We evaluate the proposed method in real-world experiments across asphalt, grass, ice, and mixed routes, using more than 7 km of data. For five-second predictions, FSQ reduces the weighted median translation and yaw errors by 53.5% and 68.9%, respectively, relative to PCK.
- Abstract（参考訳）: フィールドロボティクスにおける軌道計画と制御は、接触点が滑り込むと、推進と操舵が車両の動きにどのように影響するかを予測することに依存する。
調音車両の場合、点接触運動モデル(PCK)は連結幾何学を考慮に入れているが、接触に沿って分布する回転抵抗は無視する。
本研究では、この抵抗を横すべりの準静的バランスを通じて組み込んだ単トラック中心偏心車に対する有限支持二次モデル(FSQ)を提案する。
本手法は,接触点仮定を緩和することにより,標準PCKの定式化を一般化する。
接触モーメントに対する2次スリップコストの正確な削減は、横速度とヨーレートのリアルタイム予測のためのコンパクトな閉形式解を与える。
本研究では, アスファルト, 草, 氷, 混成経路の実際の実験において, 7km以上のデータを用いて提案手法の評価を行った。
5秒の予測では、FSQはPCKと比較して、重み付き中央値翻訳とヨーエラーをそれぞれ53.5%と68.9%削減する。
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