論文の概要: Minimum Time Trajectories for a Car-Like Mobile Robot Moving with Rigid Wheels Under Non-Sliding Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24832v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 16:16:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-24 15:22:47.181179
• Title: Minimum Time Trajectories for a Car-Like Mobile Robot Moving with Rigid Wheels Under Non-Sliding Constraints
• Title（参考訳）: 非すべり制約下におけるリジッドホイール移動車型移動ロボットの最小時間軌道
• Abstract要約: 本稿では,障害物のない環境下を走行する自動車のような移動ロボットの走行時間最小化について検討する。 このロボットは前方と後方の速度で、前輪の加速と前輪の操舵速度の制限によって制御される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.34410212782758043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper studies the minimum time trajectoriesvof a car-like mobile robot navigating in an obstacle free environment. The robot, with forward and backward speeds, is controlled by bounded front-wheels acceleration and limited front-wheels steering rate. The paper extends previous results which solved this problem for the kinematic car-like robot. However, the kinematic model assumes pure rolling at the wheels ground contacts. This assumption requires non-sliding constraints for the front and rear wheels that can only be handled by the robot dynamics. This paper formulates the non-sliding constraints based on the robot dynamics then augments the kinematic model time-optimal path primitives with three new path primitives associated with the non-sliding constraints. The three non-sliding path primitives together with the kinematic model twelve path primitives form the car-like robot time optimal trajectories. Approximate analytic solutions for the non-sliding path primitives are also provided. Examples study the time-optimal path primitives along representative maneuvers, illustrating how the non-sliding constraints influence the time optimal trajectories of the car-like robot.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,障害物のない環境下を走行する自動車のような移動ロボットの走行時間最小化について検討する。 このロボットは前方と後方の速度で、前輪の加速と前輪の操舵速度の制限によって制御される。 本論文は、キネマティックカーライクなロボットにおいて、この問題を解決した過去の結果を拡張した。 しかし、キネマティックモデルでは、車輪の接点で純粋な転がりを前提としている。 この仮定は、ロボット力学でしか扱えない前輪と後輪の非すべり制約を必要とする。 本稿では,ロボット力学に基づく非すべり制約を定式化し,非すべり制約に付随する3つの新しい経路プリミティブを用いて運動モデル時間最適経路プリミティブを増強する。 3つの非スライディングパスプリミティブとキネマティックモデル12パスプリミティブは、カーライクなロボットタイム最適軌跡を形成する。 非すべり経路プリミティブに対する近似解析ソリューションも提供される。 例えば、時間最適経路プリミティブを代表的操作に沿って研究し、非すべり制約がカーライクロボットの時間最適軌道にどのように影響するかを説明する。

関連論文リスト

• Mobile Pedipulation for Object Sliding via Hierarchical Control on a Wheeled Bipedal Robot [5.584747732103647]
  本稿では、車輪付き二足歩行ロボットが車輪付き脚で物体のすべり作業を行うことを可能にする階層型制御フレームワークを提案する。 提案手法は, 非線形モデル予測制御器 (NMPC) を低次3次元剛体に基づいて定式化する。 軌道最適化に基づくロボット物体運動プランナを開発し, 接地物体接触における棒-すべり遷移を含む基準運動を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-17T16:09:02Z)
• Adaptive Sliding Mode Control for Vehicle Platoons with State-Dependent Friction Uncertainty [0.5482532589225553]
  本論文では、車輪付き移動ロボットを用いた車両プラトンのための適応型スライディングモードコントローラを提案する。 摩擦力の未知の複雑な挙動を、そのパラメータや構造を事前に知ることなく扱える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-23T13:39:29Z)
• 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)
• Motion Planning and Control for Multi Vehicle Autonomous Racing at High Speeds [100.61456258283245]
  本稿では,自律走行のための多層移動計画と制御アーキテクチャを提案する。 提案手法はダララのAV-21レースカーに適用され、楕円形のレーストラックで25$m/s2$まで加速試験された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T15:16:54Z)
• Simultaneous Contact-Rich Grasping and Locomotion via Distributed Optimization Enabling Free-Climbing for Multi-Limbed Robots [60.06216976204385]
  移動, 把握, 接触問題を同時に解くための効率的な運動計画フレームワークを提案する。 ハードウェア実験において提案手法を実証し, より短い計画時間で, 傾斜角45degで自由クライミングを含む様々な動作を実現できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-04T13:52:10Z)
• High-Speed Accurate Robot Control using Learned Forward Kinodynamics and Non-linear Least Squares Optimization [42.92648945058518]
  ロボットの動きのキノダイナミックな相互作用への依存は、高速でより顕著になる。 従来の研究から,逆キノダイナミックモデルの学習がロボットの高速制御に有効であることが示唆された。 本稿では,FKDモデルと非線形最小二乗最適化を併用した,高精度かつ高速なロボット制御のための新しい定式化を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T23:52:01Z)
• 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)
• Next Steps: Learning a Disentangled Gait Representation for Versatile Quadruped Locomotion [69.87112582900363]
  現在のプランナーは、ロボットが動いている間、キー歩行パラメータを連続的に変更することはできない。 本研究では、特定の歩行を構成する重要な姿勢位相を捉える潜在空間を学習することにより、この制限に対処する。 本研究では, 歩幅, 歩幅, 立位など, 歩行パラメータに直接対応した駆動信号マップの具体的特性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T10:02:02Z)
• Learning Collision-free and Torque-limited Robot Trajectories based on Alternative Safe Behaviors [2.28438857884398]
  ニューラルネットワークは、産業用ロボットの将来の動きを予測するために定期的に呼び出される。 アクションスペースの設計により、キネマティックジョイント限界の遵守が確保されます。 実ロボットによる実験は、安全な軌道をリアルタイムで生成できることを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-05T16:50:57Z)
• Robust Quadrupedal Locomotion on Sloped Terrains: A Linear Policy Approach [3.752600874088677]
  私たちは、四足歩行ロボットStochに2ドル(約2万2000円)のリニアポリシーを使っています。 特に、エンドフット軌道のパラメータは、胴体方向と地形傾斜を入力として取る線形フィードバックポリシーによって形成される。 結果として生じる歩行は、地形の斜面の変動や外部のプッシュに対して堅牢である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T16:02:08Z)

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。