論文の概要: Magnet-Aware Control of Legged Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.08653v1
- Date: Tue, 06 Oct 2026 16:38:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-08 02:58:30.125151
- Title: Magnet-Aware Control of Legged Robots
- Title（参考訳）: 足ロボットの磁気認識制御
- Abstract要約: 本稿では,脚付きロボットに作用する磁気レンチのモデル化,推定,動的補償を行うための制御フレームワークを提案する。
我々は,磁化モデル予測制御 (MPC) と全体制御 (WBC) アーキテクチャを開発した。
本手法は, 力空間における磁場の最大外乱を, 非補償系に比べて2.5倍, トルク空間の1.6～2倍に増大させることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous robots can increase uptime and reduce human exposure in Big Science facilities, but strong magnetic fields needed for their operation corrupt sensors and induce pose-dependent mechanical wrenches that destabilize robots and challenge conventional reactive controllers. This paper presents a control framework for modeling, estimating, and dynamically compensating for spatially varying magnetic wrenches acting on legged robots to improve robustness in these fields. We introduce a custom physics plugin for the MuJoCo simulator to model magnetic forces on rigid-body elements, alongside an inverse field-estimation framework to infer the latent magnetic field directly from quadruped dynamic responses and any number of sensor readings. Furthermore, we develop a Magnet-Aware Model Predictive Control (MPC) and Whole-Body Control (WBC) architecture that predicts and counteracts magnetic perturbations during locomotion to increase the range of magnetic fields in which the robot can operate. The effectiveness of the framework is validated through both simulation and physical hardware experiments. We show our method increases the the maximum rejectable disturbances from magnetic field in the force space by a factor of 2.5 and and between 1.6-2 times in torque space compared to a non-compensated system. Within the proposed magnetic field, this constitutes an increase in the area in which the robot can operate by 29,34% of which 10,84% would have previously caused an immediate collapse to non-compensated controllers.
- Abstract（参考訳）: 自律型ロボットは、Big Scienceの施設でのアップタイムを増やし、人間の露出を減らすことができるが、その動作に必要とされる強い磁場は、ロボットを不安定にし、従来の反応性コントローラに挑戦する、ポーズ依存の機械レンチを誘導する。
本稿では,ロボットに作用する空間的に変化する磁気レンチをモデル化,推定,動的に補償する制御フレームワークを提案する。
剛体要素上の磁場をモデル化するためのMuJoCoシミュレータ用のカスタム物理プラグインと,4つの動的応答とセンサ数から遅延磁場を直接推定する逆場推定フレームワークを導入する。
さらに、ロボットが動作可能な磁場の範囲を増やすために、移動中の磁気摂動を予測し、反作用させるMPCとWBCアーキテクチャを開発した。
このフレームワークの有効性は、シミュレーションと物理ハードウェアの実験の両方を通じて検証される。
本手法は, 力空間における磁場の最大外乱を, 非補償系に比べて2.5倍, トルク空間の1.6～2倍に増大させることを示す。
提案した磁場内では、ロボットが動作可能な領域が29,34%増加し、そのうち10,84%が以前、非補償コントローラに即時に崩壊したであろう。
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