論文の概要: Design and Control of a Multimodal Legged-Aerial Robot Through Separate Control Contraction Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.27315v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 21:37:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.519707
- Title: Design and Control of a Multimodal Legged-Aerial Robot Through Separate Control Contraction Metrics
- Title（参考訳）: 分離制御縮尺によるマルチモーダルレッグ型空中ロボットの設計と制御
- Abstract要約: マルチモーダル四足歩行ロボットの設計と運用について述べる。
脚付き空中システムの存在により、スラスタアシストの足の移動も可能である。
我々は、独立してオフラインで歩いたり飛んだりするためのドメイン固有の収縮指標を検索し、オンラインエネルギーベースの制御リャプノフ擬似プログラムを用いてそれらを統一する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.48622277157515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The integration of dynamic legged locomotion and aerial mobility offers versatility that is deterred by challenges in payload distribution, actuation, and the contrasting requirements of both domains. In this paper, we present the design and operation of a multimodal quadrupedal aerial-legged robot. The presence of legged aerial systems also allows for thruster-assisted legged locomotion, which we make possible with a unified control framework using Control Contraction Metrics (CCM). We search for separate domain-specific contraction metrics for walking and flight independently offline and unify them using an online energy-based Control Lyapunov Function Quadratic Program (CLF QP). This enables optimal, cross-domain control allocation, which we show using simulations. We also show experimental results that validate the mechanical viability of our hardware and the paradigm of thruster-assisted trotting. The stability of said experiments motivates the deployment of the control framework for multimodal operations.
- Abstract（参考訳）: 動的脚移動と空中移動の統合は、ペイロードの分散、アクティベーション、および両領域の対照的な要件によって妨げられる多目的性を提供する。
本稿では,マルチモーダル四足歩行ロボットの設計と運用について述べる。
脚付き空中システムの存在により、スラスタアシスト脚移動が可能となり、制御収縮量(CCM)を用いた統一制御フレームワークの実現が可能となった。
我々は、独立してオフラインで飛行するドメイン固有の収縮指標を検索し、オンラインエネルギーベースの制御リャプノフ関数擬似プログラム(CLF QP)を用いてそれらを統一する。
これにより、シミュレーションを用いて示す最適なクロスドメイン制御の割り当てが可能になる。
また,ハードウェアの機械的耐久性とスラスタアシストトロッティングのパラダイムを検証する実験結果を示した。
これらの実験の安定性は、マルチモーダル操作のための制御フレームワークの展開を動機付けている。
関連論文リスト
- M3imic: Learning a Versatile Whole-Body Controller for Multimodal Motion Mimicking [45.636871702422134]
Multi-Modal Mimicはヒューマノイドロボットのための汎用的な全身制御フレームワークである。
ロボットの関節角度、人間のポーズ軌跡、エンドエフェクターのポーズなど、異種動作参照モードを統一する。
モダリティ特異的なリトレーニングを伴わない、複数の運動基準モード間のシミュレート・トゥ・リアル転送を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-03T12:52:37Z) - Dynamic Control Allocation for Dual-Tilt UAV Platforms [0.6999740786886536]
本稿では,ヘキサロタUAVプラットフォームにおける動的制御アロケーションに着目した。
プラットフォームは二重タイルであり、飛行中に2軸に沿って各プロペラを独立に傾けることができる。
本稿では、トラッキングタスクに必要なレンチを生成する高レベルコントローラと、アクチュエータがそのようなレンチを生成することを保証する制御割り当て法とからなる階層型制御構造を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-07T10:27:47Z) - MARS-Dragonfly: Agile and Robust Flight Control of Modular Aerial Robot Systems [21.471271822760276]
モジュラー・エアリアル・ロボット・システム(MARS)は、再構成可能な連結構造を持つ複数のドローンユニットから構成される。
MARSは単純な準静的モデルと規則に基づくアロケーションに依存しており、不連続かつ非有界なモーターコマンドを生成する。
我々は、受動ドッキング、検出不要な受動ロック、磁気アシスト分離が可能な小型機械システムを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-07T06:43:08Z) - TriphiBot: A Triphibious Robot Combining FOC-based Propulsion with Eccentric Design [9.930529399697557]
マルチドメイン動作が可能なトリフィブなロボットは、多様な環境にまたがる複雑なタスクを処理することを約束している。
既存の設計は主にデュアルモードのプラットフォームに焦点を当てており、いくつかの設計は機械的な複雑さや推進効率の低下に悩まされている。
本研究では、クワッドコプター構造と2つの受動車輪を組み合わせたミニマリスト設計により、空中・地上・水上移動が可能な新しい三脚ロボットを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-01T18:38:22Z) - MULE: Multi-terrain and Unknown Load Adaptation for Effective Quadrupedal Locomotion [1.479858319622657]
四足歩行ロボットは、様々な地形にまたがる荷積み作業にますます利用されている。
本研究では,四足歩行ロボットが様々なペイロードと多様な地形に適応できる適応強化学習フレームワークを提案する。
提案手法はIsaac Gymの大規模シミュレーション実験と,Unitree Go1の4倍体上での実際のハードウェア展開により検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T12:41:35Z) - Agile and versatile bipedal robot tracking control through reinforcement learning [12.831810518025309]
本稿では,二足歩行ロボットのための多目的コントローラを提案する。
足首と身体の軌跡を、単一の小さなニューラルネットワークを用いて広範囲の歩行で追跡する。
最小限の制御ユニットと高レベルなポリシーを組み合わせることで、高いフレキシブルな歩行制御を実現することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-12T05:25:03Z) - Reinforcement Learning for Versatile, Dynamic, and Robust Bipedal Locomotion Control [106.32794844077534]
本稿では,二足歩行ロボットのための動的移動制御系を構築するために,深層強化学習を用いた研究について述べる。
本研究では、周期歩行やランニングから周期ジャンプや立位に至るまで、様々な動的二足歩行技術に使用できる汎用的な制御ソリューションを開発する。
この研究は、二足歩行ロボットの俊敏性の限界を、現実世界での広範な実験を通じて押し上げる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-30T10:48:43Z) - TLControl: Trajectory and Language Control for Human Motion Synthesis [68.09806223962323]
本稿では,人間のリアルな動き合成のための新しい手法であるTLControlを提案する。
低レベルのTrajectoryと高レベルのLanguage semanticsコントロールが組み込まれている。
インタラクティブで高品質なアニメーション生成には実用的である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T18:54:16Z) - Interactive Character Control with Auto-Regressive Motion Diffusion Models [18.727066177880708]
リアルタイム動作合成のためのA-MDM(Auto-Regressive Motion Diffusion Model)を提案する。
我々の条件拡散モデルは初期ポーズを入力とし、前者のフレームに条件付けられた連続した動きフレームを自動回帰的に生成する。
本稿では,タスク指向サンプリング,インペインティング,階層的強化学習など,対話型制御をA-MDMに組み込む一連の手法を紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T07:48:34Z) - Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of
Bipedal Robots [121.42930679076574]
シミュレーションにおけるロコモーションポリシをトレーニングするためのモデルフリー強化学習フレームワークを提案する。
ドメインランダム化は、システムダイナミクスのバリエーションにまたがる堅牢な振る舞いを学ぶためのポリシーを奨励するために使用されます。
本研究では、目標歩行速度、歩行高さ、旋回ヨーなどの多目的歩行行動について示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-26T07:14:01Z)
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。