論文の概要: MR-MPCC: Model Predictive Contouring Control for Robotic Manipulator Tracking under Moving Reference Frames
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.21292v1
- Date: Thu, 15 Oct 2026 05:38:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-16 19:13:16.203503
- Title: MR-MPCC: Model Predictive Contouring Control for Robotic Manipulator Tracking under Moving Reference Frames
- Title（参考訳）: MR-MPCC:移動参照フレーム下でのロボットマニピュレータ追従のためのモデル予測構成制御
- Abstract要約: 本稿では、6-DoFのエンドエフェクターを用いた速度制御型ロボットマニピュレータのためのMR-MPCCについて述べる。
MR-MPCCはPI制御と時間インデクシングによる追跡MPCと比較して,移動路フレームの幾何経路追従誤差が低く,偏差も小さい。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.533088395329052
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Maintaining small path-tracking errors under moving reference frames is essential for robotic manipulation tasks with tight execution tolerances, such as machining and surgical automation. Conventional time-indexed controllers, including tracking Model Predictive Control (MPC), rely on a fixed temporal correspondence with the reference trajectory and may therefore accumulate path-relative error under abrupt reference-frame motion or timing mismatch. This paper presents MR-MPCC, a Model Predictive Contouring Control (MPCC) framework for velocity-controlled robotic manipulators with 6-DoF end-effector pose regulation under Moving-Reference disturbances. A hierarchical control architecture is adopted, in which an upper-level MPCC optimizes path progress while penalizing contouring and orientation errors, and a constrained resolved motion rate control (RMRC) layer maps the commanded Cartesian twist to feasible joint velocities under joint-level and safety constraints. MR-MPCC is implemented in a ROS2--MuJoCo pipeline and validated on a UR5e platform under moving-reference disturbances, where the path frame is perturbed and tracked by electromagnetic sensors. Compared with PI control and time-indexed tracking MPC under matched disturbance, MR-MPCC achieves lower geometric path-following error and smaller deviations in the moving path frame, demonstrating improved path-following performance under reference-frame motion.
- Abstract（参考訳）: 移動参照フレーム下での小さな経路追跡誤差の維持は、機械加工や外科的自動化などの厳密な実行耐性を持つロボット操作タスクに不可欠である。
モデル予測制御(MPC: Model Predictive Control)の追跡を含む従来のタイムインデックスコントローラは、基準軌道との時間的対応に依存するため、突然の参照フレームの動きやタイミングミスマッチの下でパス相対誤差を蓄積することができる。
本稿では、6-DoFのエンドエフェクターを用いた速度制御ロボットマニピュレータのためのモデル予測整合制御(MPCC)フレームワークMR-MPCCを提案する。
階層的な制御アーキテクチャを採用し、上層MPCCは経路の進行を最適化し、対向と向きの誤差を補償し、制約された決定された動き率制御(RMRC)層は、命令されたカルテシアンねじれを、関節レベルと安全制約の下で実行可能な関節速度にマッピングする。
MR-MPCCはROS2-MuJoCoパイプラインで実装され、移動参照障害下でUR5eプラットフォーム上で検証される。
MR-MPCCはPI制御と時間インデクシングによる追跡MPCと比較して,移動路フレームの幾何学的経路追従誤差が低く,移動路フレームの偏差も小さくなり,基準フレーム動作時の経路追従性能が向上した。
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