論文の概要: Bio-inspired Thrust-Assisted Trotting on a legged-Aerial Robot via Real-Time QP-MPC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26810v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 17:50:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 01:16:00.555092
• Title: Bio-inspired Thrust-Assisted Trotting on a legged-Aerial Robot via Real-Time QP-MPC
• Title（参考訳）: リアルタイムQP-MPCによる脚付き空中ロボットのバイオインスパイアされたスラスト支援トロッティング
• Abstract要約: 本稿では,Harpy上の2次プログラムベースコントローラのハードウェア実装について述べる。 提案した制御器は、スラスタ支援スプリング装荷逆振子力学を凝縮QPモデル予測制御問題として定式化する。 分離された制御アーキテクチャを使用し、ロボットの矢状力学をQP-MPCを用いて制御する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.48622277157515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the hardware implementation of a quadratic program-based controller on Harpy: thruster-assisted bipedal robot to perform thruster-assisted trotting. This is inspired by wing-assisted locomotion observed in birds such as the chukar partridge, which employ thrust vectoring to manipulate the ground reaction force. The proposed controller formulates the thruster-assisted spring-loaded inverted pendulum dynamics as a condensed QP-based model predictive control problem, enabling simultaneous regulation of ground contact force and active thrust vectoring at 500 Hz. A decoupled control architecture is used, where the robot's sagittal dynamics are controlled using QP-MPC while the frontal dynamics is regulated using a cascade orientation stabilization controller. Two experiments were conducted with different forward reference velocities of 0 m/s and 0.1 m/s. While the instantaneous velocity oscillates, the mean velocities can track their respective reference. Additionally, joint tracking error remains within 1 deg while tracking the desired leg length given by the leg trajectory controller and desired swing trajectory given by Raibert's heuristic. The QP-MPC problem is consistently solved with 0.18ms, which is well within the 2ms computation budget while satisfying the GRF friction cone constraint.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スラスタアシスト型二足歩行ロボットのハードウェア実装について述べる。 これは、グラウンド・リアクション・フォースを操作するためにスラスト・ベクターを用いたチャカール・パートリッジのような鳥で観察される翼の補助的な移動にインスパイアされている。 提案した制御器は、スラスタアシストスプリング装荷逆振子力学を凝縮QPモデル予測制御問題として定式化し、500Hzでの接地力とアクティブ推力ベクトルの同時制御を可能にする。 ロボットの矢状ダイナミクスをQP-MPCで制御し、正面ダイナミクスをカスケード方向安定化コントローラで制御する疎結合制御アーキテクチャを用いる。 0m/sと0.1m/sの異なる前方基準速度で2つの実験を行った。 瞬時速度が振動する間、平均速度はそれぞれの基準を追跡することができる。 さらに、関節追跡誤差は1デグ以内に留まり、脚の軌道制御器によって与えられる所望の脚の長さと、レイベルトのヒューリスティックによって与えられる所望のスイング軌跡を追跡する。 QP-MPC問題は0.18msで一貫して解決され、2msの計算予算の範囲内であり、GRF摩擦コーンの制約を満たす。

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