論文の概要: Geometry-Aware Predictive Control for Walk-to-Run Bipedal Obstacle Crossing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.15735v1
• Date: Sun, 11 Oct 2026 16:14:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-19 17:00:26.068622
• Title: Geometry-Aware Predictive Control for Walk-to-Run Bipedal Obstacle Crossing
• Title（参考訳）: 歩行から走行までの2足歩行障害物交差に対する幾何学的予測制御
• Abstract要約: 提案手法は, 位相構造トラジェクタと拘束モデル予測制御(MPC)トラッキング層を統合し, 協調した骨盤とスイングフットの動きを生成する。 このフレームワークは、歩行および走行条件下での5つの段階的に困難な障害物に対する低次シミュレーションで評価される。 全体として、この方法は、インテリジェントな障害物認識二足歩行のためのコンパクトで解釈可能で、計算的に効率的な基盤を提供する。
• 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: This paper presents a geometry-aware predictive control framework for bipedal obstacle crossing across walking and running regimes. The proposed approach integrates a phase-structured trajectory generator with a constrained model predictive control (MPC) tracking layer to generate coordinated pelvis and swing-foot motions during obstacle traversal. The crossing process is represented through five interpretable phases: pre-crossing, leading-leg clearance, straddle, trailing-leg clearance, and recovery. Within this structure, swing-foot elevation is adapted as a function of obstacle height, while lateral stance widening and pelvis repositioning are introduced as functions of obstacle depth to improve transverse clearance and body alignment. A continuous gait-parameter evolution enables smooth walk-to-run transition without discrete controller switching. The generated references are tracked using MPC to regulate motion smoothness, clearance feasibility, touchdown behavior, and lateral admissibility. The framework is evaluated in reduced-order simulation over five progressively difficult obstacles under walking and running conditions. The robot successfully crosses the first four obstacles, achieving minimum body-obstacle clearances of 0.036, 0.036, 0.059, and 0.017 m, respectively. The fifth and most demanding obstacle leads to collision, identifying the current operating boundary of the proposed reduced-order formulation. Overall, the method provides a compact, interpretable, and computationally efficient basis for intelligent obstacle-aware bipedal locomotion.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、歩行と走行を横断する二足歩行障害物横断のための幾何学的予測制御フレームワークを提案する。 提案手法は, 位相構造トラジェクタと拘束モデル予測制御(MPC)追跡層を統合し, 障害物走行中のペラムとスイングフットの動きを協調的に生成する。 交差過程は、事前交差、前脚クリアランス、成層、後脚クリアランス、回復の5つの解釈可能なフェーズで表される。 この構造内では、揺動脚の高さを障害物高さの関数として、横方向の姿勢拡大と骨盤再配置を障害物深さの関数として導入し、横方向のクリアランスとボディアライメントを改善する。 連続歩行パラメータの進化は、離散制御器を切り替えることなく、スムーズな歩行と走行の遷移を可能にする。 生成された参照は、運動の滑らかさ、クリアランスの実現性、タッチダウン動作、および横方向の許容性を制御するために、MPCを用いて追跡される。 このフレームワークは、歩行および走行条件下での5つの段階的に困難な障害物に対する低次シミュレーションで評価される。 ロボットは最初の4つの障害物を横切り、それぞれ0.036、0.036、0.059、0.017mの最小限のボディー・オブ・クリアランスを達成する。 5番目と最も要求される障害物は衝突し、提案された縮小階定式化の現在の動作境界が特定される。 全体として、この方法は、インテリジェントな障害物認識二足歩行のためのコンパクトで解釈可能で、計算的に効率的な基盤を提供する。

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