論文の概要: Feeling Through the Load: Compliant Quadruped Locomotion under Payload Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08637v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 16:32:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:30.115381
• Title: Feeling Through the Load: Compliant Quadruped Locomotion under Payload Interactions
• Title（参考訳）: 負荷を通す: 負荷相互作用下でのコンプライアンスな四足歩行
• Abstract要約: 本研究では,ロボット・ペイロード・システムの動作を形作るコマンドとして,ペイロード間相互作用を扱う力認識型ロコモーション・フレームワークを開発した。 シミュレーションと実世界の実験により、制御器は安定なペイロード搬送ロコモーションを維持でき、外部との相互作用に順応し、ロボットの軌道における人間の誘導的変化をサポートするために推定力を使用することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.49605854728355
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Quadruped robots are increasingly expected to carry objects while moving through human environments. But what happens when a person interacts directly with the payload rather than with the robot? If the payload is unrestrained, the robot must distinguish intentional external interactions from ordinary payload motion, while still keeping the load balanced and maintaining stable locomotion. How can a quadruped infer and compliantly respond to such interactions using only onboard measurements? In this work, we develop a force-aware locomotion framework that treats payload interactions as commands that shape the motion of the combined robot-payload system. Our approach separates the learning of force-aware locomotion and force estimation on an unrestrained payload. We combine a compliant load-carrying policy with a causal force estimator, trained through estimator-in-the-loop data aggregation and finetuning, to predict interactions from onboard robot measurements. Our simulations and real-world experiments show that the resulting controller can maintain stable payload-carrying locomotion, yield compliantly to external interactions, and use the inferred force to support human-guided changes in the robot's trajectory.
• Abstract（参考訳）: 四足歩行ロボットは、人間の環境を移動しながら物体を運ぶことがますます期待されている。 しかし、人間がロボットではなくペイロードと直接対話するとどうなるのか? ペイロードが制限されていない場合、ロボットは通常のペイロードの動きと意図的な外部インタラクションを区別し、負荷のバランスを保ち、安定した移動を維持する必要がある。 四重結合型推論は、オンボード測定のみを用いて、このような相互作用にどのように対応できるのか? 本研究では,ロボット・ペイロード・システムの動作を形作るコマンドとして,ペイロード間相互作用を扱う力認識型ロコモーション・フレームワークを開発した。 提案手法は、制約のないペイロード上での力認識ロコモーションと力推定の学習を分離する。 本研究は,ロボット搭載計測から相互作用を予測するために,ループ内データ収集と微調整により訓練された因果力推定器と適合する負荷搬送ポリシーを組み合わせる。 シミュレーションと実世界の実験により、制御器は安定なペイロード搬送ロコモーションを維持でき、外部との相互作用に順応し、ロボットの軌道における人間の誘導的変化をサポートするために推定力を使用することが示されている。

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