論文の概要: Adaptive Whole-Body MPC with Optimal Posture Planning for Humanoid Robots under Unknown Payloads
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.12972v1
- Date: Fri, 09 Oct 2026 04:12:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-13 04:06:29.384858
- Title: Adaptive Whole-Body MPC with Optimal Posture Planning for Humanoid Robots under Unknown Payloads
- Title（参考訳）: 未知負荷下でのヒューマノイドロボットの最適姿勢計画を用いた適応型全体型MPC
- Abstract要約: 3つのコンポーネントを統合する適応型全身制御アーキテクチャを提案する。
提案するフレームワークはバランスを改善し,姿勢遷移時のトラッキング劣化を低減し,タスクをリフティングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.486665633861746
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Humanoid robots performing lifting and material-handling tasks must maintain balance despite unknown and varying payloads. However, payload uncertainty significantly affects whole-body dynamics and may destabilize conventional controllers. We propose an adaptive whole-body control architecture that integrates three components: (i) a centroidal model predictive controller (MPC) that generates dynamically feasible reference motions, (ii) an adaptive fuzzy balance controller that compensates for payload-induced model mismatch by generating corrective torques distributed across the supporting-leg joints, and (iii) a waypoint-based optimal posture planner built on a triple-integrator model that produces smooth sit-to-stand and stand-to-sit trajectories satisfying center-of-mass (CoM) stability constraints, joint limits, and whole-body feasibility requirements. Together, these components enable stable lowering, grasping, lifting, carrying, and placing behaviors under significant payload uncertainty. Extensive simulation and hardware experiments demonstrate that the proposed framework improves balance robustness and reduces tracking degradation during posture transitions and lifting tasks compared to non-adaptive baselines.
- Abstract（参考訳）: 昇降作業や物質処理作業を行うヒューマノイドロボットは、未知の様々なペイロードにもかかわらずバランスを保たなければならない。
しかし、ペイロードの不確実性は全身のダイナミクスに大きく影響し、従来のコントローラを不安定にする可能性がある。
3つのコンポーネントを統合する適応型全身制御アーキテクチャを提案する。
(i)動的に実現可能な参照動作を生成する遠心モデル予測制御器(MPC)
二 支持脚継手に分散した補正トルクを発生させることにより、ペイロード誘導型モデルミスマッチを補償する適応ファジィバランス制御器
三)三重積分器モデル上に構築された経路点に基づく最適姿勢プランナーで、中心質量(CoM)安定性の制約、関節リミット、全身実現性要件を満たすスムーズな立位と立位軌道を生成する。
これらのコンポーネントは、安定した低下、つかみ、持ち上げ、運送、そして重要なペイロードの不確実性の下での挙動の配置を可能にする。
広汎なシミュレーションとハードウェア実験により,提案手法はバランスロバスト性を向上し,姿勢遷移時のトラッキング劣化を低減し,非適応的ベースラインと比較してタスクをリフティングすることを示した。
関連論文リスト
- Collocated Shape Regulation for Soft Robots [43.25458808380739]
本研究では, 移動座標のみを制御し, 協調した形状制御により, ロボット形状全体の明確な適合条件下で, 確実に安定な収束を実現することを示す。
本稿では,連続型ソフトロボットのコロケーション制御のための第1の一般的なフレームワークについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-23T07:31:10Z) - A Neural Network Based Teleoperation for Remote Controlled Vehicles [98.38733381483934]
車両の直接遠隔操作は重要な技術的ボトルネックに直面している。
通信遅延とオペレーターの 物理的に知覚できない 未モデル化の環境障害。
本稿では,一方的な遠隔操作フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-11T01:51:08Z) - Deep RL- Tuned Mo del-Free Adaptive Control for Lower-Limb Exoskeletons During Sit-to-Stand Transitions [0.6397595749616992]
Sit-to-stand(STS)移行は、高齢者にかなりの関節装填要求を課す。
STS中の正確な軌道追跡は、複雑な時間変化のヒト外骨格相互作用のダイナミクスのために困難である。
本稿では,STS動作中の両側下肢に対するインテリジェントモデル自由適応バックステッピング戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-20T13:35:47Z) - MPC for underactuated spacecraft control with a Lyapunov supervised physics-informed neural network correction layer [2.4919077201316067]
未作動の宇宙船は、制御可能性の限界に直面し、環境障害に対する感度を高める。
i) 非線形モデル予測制御器(NMPC) の制約と非作動性を考慮した操作計画と, アクチュエータリミット下での名目上の閉ループ安定性, (ii) 物理インフォームドニューラルネットワーク(PINN) シミュレーションデータをオフラインでトレーニングし, 残差トルクを推定すること, (iii) 学習した補正をオンラインで評価し, ベースラインコントローラの安定性を維持または抑制するリアプノフベースの監視安全機構。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-11T09:39:14Z) - A Closed-Form CLF-CBF Controller for Whole-Body Continuum Soft Robot Collision Avoidance [45.63674336069651]
ソフト連続マニピュレータは機械的コンプライアンスを通じて受動的安全性を提供する。
サンプリングベースの計画のような既存のアプローチは、しばしば計算コストが高く、正式な安全保証がない。
本稿では,リアルタイム3次元障害物回避のための閉形式制御リャプノフ関数-制御バリア関数(CLF-CBF)について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-19T19:34:49Z) - Shape Control of a Planar Hyper-Redundant Robot via Hybrid Kinematics-Informed and Learning-based Approach [42.55947704321053]
ハイパー冗長ロボットは、厳密で非構造的な環境での操作をうまく行うことができる。
到達可能な作業空間を拡張するために,多段式フレキシブルラック作動型平面ロボットを開発した。
本研究では,SpatioCoupledNet というハイブリッドキネマティクス・インフォームド・学習型形状制御手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-11T04:35:06Z) - Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots [36.62645789321095]
本稿では,四足歩行ロボットによるロバストペイロード輸送のための新しい階層的計画と制御フレームワークを開発する。
間接アダプティブ法則は、異なるペイロードの下での縮小順序(テンポレート)移動モデルの未知のパラメータを推定する。
ロボットは、荒れた地形で重量の73%のダイナミックペイロードをうまく管理する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-09T18:43:31Z) - Learning Agile and Robust Omnidirectional Aerial Motion on Overactuated Tiltable-Quadrotors [15.511018281264674]
本研究は, 過動型傾斜四角形における全方向空中運動制御のための強化学習について検討する。
本稿では,目標ポーズに到達するための協調ロータ接合動作の効率的な獲得を可能にする学習ベース制御フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-25T05:13:25Z) - Constrained Dynamic Gaussian Splatting [47.982650444869336]
Constrained Dynamic Gaussian Splatting (CDGS)は、動的シーン再構成を予算制約付き最適化問題として定式化する新しいフレームワークである。
本報告では,CDGSは,最先端手法に比べて3倍以上の圧縮を実現し,キャパシティの限界下で最適なレンダリング品質を提供することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-03T13:53:29Z) - Adaptive Linear Path Model-Based Diffusion [52.84663832658799]
リニアパスモデルベース拡散(LP-MBD)を導入し、分散保存スケジュールをフローマッチング線形確率パスに置き換える。
また,適応型LP-MBD(ALP-MBD)を提案し,タスクの複雑さや環境条件に応じて拡散ステップやノイズレベルを調整する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-02T21:33:03Z) - Control of Powered Ankle-Foot Prostheses on Compliant Terrain: A Quantitative Approach to Stability Enhancement [2.204918347869259]
本研究は, 動力補綴物の準剛性を調整し, 歩行安定性を向上するアプタンスベースの制御戦略を実験的に検証する。
その結果, 現実環境における転倒リスクを低減するため, 適応的, 安定性に配慮した補綴制御の可能性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-07T15:46:26Z)
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。