論文の概要: Adaptive Rejection of Unknown Hybrid Sinusoidal Disturbances with Application to Humanoid Walking under Unknown Ground Motion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.23879v1
- Date: Tue, 22 Sep 2026 18:51:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-27 23:03:46.951426
- Title: Adaptive Rejection of Unknown Hybrid Sinusoidal Disturbances with Application to Humanoid Walking under Unknown Ground Motion
- Title（参考訳）: 未知のハイブリッド正弦波外乱の適応的除去と未知の地上運動下でのヒューマノイド歩行への応用
- Abstract要約: 脚付きロボット制御は、非慣性環境ではまだ実用的ではない。
本稿では,ハイブリッド線形システムにおける未知障害拒絶として,ロボット歩行制御の問題点を定式化する。
地上運動時の二足歩行実験では,体位置追跡精度が大幅に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.475233804779384
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Legged robot control is not yet practical in non-inertial environments, where the ground and surroundings accelerate in the inertial Earth frame, mainly because of the unknown, time-varying, persistent perturbations caused by environmental motion, compounded by the associated hybrid robotic dynamics. We formulate the problem of robot walking control as unknown-disturbance rejection for hybrid linear systems subject to hybrid sinusoidal disturbances (i.e., a linear combination of sinusoidal components with instantaneous phase jumps at discrete events). First, necessary and sufficient conditions for solvability of the disturbance rejection problem are derived and used to characterize the control input that rejects the disturbances. Second, with the Youla-Kucera parametrization, an output feedback controller capable of rejecting the disturbance is introduced. Third, an adaptive law is proposed to estimate the controller parameters that reject the disturbance in the practical case where the disturbance and its parameters are unknown. Experiments on bipedal walking during ground motion demonstrate substantially improved body-position tracking accuracy, with an average improvement of over 60% in simulations and up to 47% in real-world experiments.
- Abstract（参考訳）: 脚付きロボット制御は、主に環境運動によって引き起こされる未知の時間変化、永続的な摂動のために、慣性地球フレーム内で地面と周囲が加速する非慣性環境において、まだ実用的ではない。
本稿では,ハイブリッド正弦波障害を受けるハイブリッド線形系の未知の乱れ拒絶としてロボット歩行制御の問題を定式化する(離散事象における正弦波成分と瞬時位相の線形結合)。
まず、外乱拒絶問題の解決可能性に関する必要十分条件を導出し、外乱を拒否する制御入力を特徴付ける。
次に、Youla-Kuceraパラメトリゼーションにより、乱れを拒否できる出力フィードバックコントローラを導入する。
第3に、乱れとそのパラメータが不明な実例において、乱れを拒否する制御パラメータを推定する適応法則を提案する。
地上運動時の二足歩行実験では、体位置追跡精度が大幅に向上し、シミュレーションでは60%以上、実世界の実験では47%が平均的に改善された。
関連論文リスト
- SWAP: Test-Time Steerable Humanoid Whole-Body Collision Avoidance [45.883245648611954]
SWAP(Steerable Whole-body Avoidance Policy)は、衝突を意識した意思決定と安定化を分離する階層的な枠組みである。
高レベルな知覚条件付き拡散ポリシーは、多重モードの衝突対応モーションプロポーザルを生成する。
低レベルの全身RLコントローラはこれらの提案を追跡し、動的バランスを維持する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-10-19T03:00:50Z) - Adaptive-MHE : A Sampling-Based Adaptive MPC for Legged Loco-Manipulation via Moving Horizon Estimation [44.559107471084786]
脚のついたロボットは、様々な地形を横断する驚くべき能力を示してきたが、効果的なロコ操作行動を生成することは依然として困難である。
重要な難点は、物体と地形のパラメータは通常ロボットに未知であり、これらのパラメータとシミュレーションされたパラメータのミスマッチは、制御性能を低下させるシム・トゥ・リアルのギャップをもたらすことである。
本稿では,移動地平面推定(MHE)に基づくオンラインサンプリングベースのSys-IDフレームワークであるAdaptive-MHEを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-15T20:49:39Z) - Learning Context-Aware Neural ODE Dynamics for Adaptive Robotic Control [55.01272784312405]
本稿では,ニューラル常微分方程式に基づく文脈認識力学モデルを提案する。
Sphero BOLTロボットとFanucマニピュレータを実世界の実験で使用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-13T20:55:46Z) - Heracles: Bridging Precise Tracking and Generative Synthesis for General Humanoid Control [35.756113194514974]
現在の一般的な制御装置は、厳格な基準追従問題としてモーションコントロールを定式化している。
ヘラクレスは、正確な運動追跡と生成合成を橋渡しする新しい状態条件拡散である。
本フレームワークは, 生成前兆を制御ループに組み込むことで, 極端な摂動に対するロバスト性を大幅に向上させることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-29T16:21:01Z) - 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) - Uncertainty-Aware Adaptive Dynamics For Underwater Vehicle-Manipulator Robots [0.5161531917413708]
本稿では,新しい不確実性を考慮した適応力学モデルフレームワークを提案する。
オンライン推定中に、凸的な物理的一貫性の制約を埋め込む。
4-DOFマニピュレータを搭載したBlueROV2ヘビーの実験は、急速に収束し、キャリブレーションされた予測を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-06T18:35:48Z) - Robust and Generalized Humanoid Motion Tracking [17.58241987932198]
一般的なヒューマノイド全体制御器の学習は、ロボット領域に移動された後、実用的な参照動作がノイズや不整合を示す可能性があるため、困難である。
本稿では,因果的時間的エンコーダを用いた動的条件付きコマンドアグリゲーションフレームワークの提案と,コンテキストウィンドウを選択的に集約するマルチヘッド・クロスアテンション・コマンドエンコーダを提案する。
提案手法は多種多様な参照入力と挑戦的な動作条件の下で評価され,無見えない動作へのゼロショット転送と,物理的ヒューマノイドロボットへのロバストなシミュレート・トゥ・リアル転送が実証された。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-30T15:27:43Z) - Dual-quaternion learning control for autonomous vehicle trajectory tracking with safety guarantees [39.146761527401424]
運動を運動論的に記述できる自律型ロボットプラットフォームのための学習型軌道追跡制御器を提案する。
コントローラは二重四元数フレームワークで定式化され、角速度と直線速度の直接の指令を仮定して速度レベルで動作する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-06T15:30:02Z) - Online Body Schema Adaptation through Cost-Sensitive Active Learning [63.84207660737483]
この作業は、icubロボットシミュレータの7dofアームを使用して、シミュレーション環境で実行された。
コストに敏感な能動学習手法は最適な関節構成を選択するために用いられる。
その結果,コスト依存型能動学習は標準的な能動学習手法と同等の精度を示し,実行運動の約半分を減らした。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T16:01:02Z) - Learning Compliance Adaptation in Contact-Rich Manipulation [81.40695846555955]
本稿では,コンタクトリッチタスクに必要な力プロファイルの予測モデルを学習するための新しいアプローチを提案する。
このアプローチは、双方向Gated Recurrent Units (Bi-GRU) に基づく異常検出と適応力/インピーダンス制御を組み合わせたものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-01T05:23:34Z)
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。