論文の概要: Safety-Constrained Model Predictive Control for an Omnidirectional Walking Assistive Robot Using Control Barrier Function
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25994v1
- Date: Tue, 22 Sep 2026 10:51:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.3372
- Title: Safety-Constrained Model Predictive Control for an Omnidirectional Walking Assistive Robot Using Control Barrier Function
- Title（参考訳）: 制御バリア関数を用いた一方向歩行支援ロボットの安全制約モデル予測制御
- Abstract要約: 本稿では,一方向歩行支援ロボット(I-WANDER)のための新しい制御フレームワークを提案する。
制御バリア関数(CBF)の定式化をモデル予測制御スキームに統合し、衝突回避安全制約を明示的に実施する。
その結果,CB-MPCアーキテクチャは運動の滑らかさを損なうことなく,エネルギー消費と機械的作業を大幅に削減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.436320451650435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Providing safe and effective mobility assistance plays a crucial role in restoring independence and enhancing the quality of life for individuals with motor impairments. In this context, robotic walking assistive devices have recently emerged as promising solutions to provide physically compliant interaction while ensuring user safety and support. This paper presents a novel control framework for an omnidirectional Walking Assistive Robot (I-WANDER) that integrates a Control Barrier Function (CBF) formulation into a Model Predictive Control (MPC) scheme to explicitly enforce collision-avoidance safety constraints while optimizing for energy efficiency and smooth human-robot collaboration. The method was experimentally evaluated with 12 healthy participants performing two different walking tasks using both the proposed CBF-based MPC controller (CB-MPC) and a variable admittance controller (AC). The first task involved structured navigation through a U-shaped corridor, whereas the second consisted of a single-obstacle avoidance task performed blindfolded to ensure the obstacle was unexpected. Comparative results show that the CB-MPC architecture significantly reduces energy consumption and mechanical work (p < 0.01) without compromising motion smoothness, while also decreasing the number of obstacle collisions. Overall, the findings highlight the potential of the proposed control architecture to enhance both safety and efficiency in robotic walking assistance.
- Abstract（参考訳）: 安全で効果的な移動支援を提供することは、運動障害のある個人の自立と生活の質を高める上で重要な役割を担っている。
このような状況下では、ロボット歩行補助装置は、ユーザの安全とサポートを確保しつつ、物理的に適合したインタラクションを提供するための有望なソリューションとして最近登場した。
本稿では,制御バリア関数(CBF)をモデル予測制御(MPC)に組み込んだ一方向歩行支援ロボット(I-WANDER)の新たな制御フレームワークを提案する。
CBF-based MPC controller (CB-MPC) と可変アプタンスコントローラ (AC) を用いて, 健常者12名を対象に実験を行った。
第1のタスクはU字型の廊下を通る構造的な航法であり、第2のタスクは障害物が予期しないように目隠しされた単一障害物回避作業であった。
その結果,CB-MPCアーキテクチャは運動の滑らかさを損なうことなく,エネルギー消費と機械的作業(p < 0.01)を大幅に低減し,障害物衝突の回数も減少することがわかった。
全体としては、ロボット歩行支援の安全性と効率性を高めるために提案された制御アーキテクチャの可能性を強調している。
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