論文の概要: Riemannian Optimization-based Whole-body Obstacle Avoidance for Mobile Continuum Robots in Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.06214v1
• Date: Wed, 04 Nov 2026 09:27:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 03:25:58.041677
• Title: Riemannian Optimization-based Whole-body Obstacle Avoidance for Mobile Continuum Robots in Cluttered Environments
• Title（参考訳）: リーマン最適化による混在環境における移動型連続ロボットの全身障害物回避
• Abstract要約: ヘビ,象のトランク,タコの腕におけるグローバルな動きの協調と局所的な形状適応に着想を得て,移動体連続体ロボットのための統一的な計画と制御の枠組みを提案する。 本フレームワークは, 長時間の軌道計画と, 動力学的および環境的制約下でのリアルタイムな幾何学的改善を統合した。 その結果, 移動体ロボットの動作の整合性, 実現可能性, 適応性の向上が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.46811417851625
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by the coordination of global motion and local shape adaptation in snakes, elephant trunks, and octopus arms, we propose a unified planning and control framework for mobile continuum robots in cluttered and confined environments. Existing approaches often address high-level path planning and local motion control separately, limiting coordinated base-arm motion, kinematic consistency, and collision avoidance. Our framework integrates long-horizon trajectory planning with real-time geometric refinement under kinematic and environmental constraints. The global layer combines A* search with minimum-jerk planning to generate smooth reference trajectories. The local layer uses a geometry-consistent inverse kinematics solver and Riemannian optimization to coordinate mobile-base motion and continuum deformation while avoiding obstacles. We evaluate the framework through simulated pipe-traversal tasks with multiple baseline planners and real-world experiments involving navigation among dense obstacles and manipulation in confined spaces. Results demonstrate improved motion consistency, feasibility, and adaptability, supporting coordinated whole-body motion of mobile continuum robots in constrained environments.
• Abstract（参考訳）: ヘビ,象のトランク,タコの腕におけるグローバルな動きの協調と局所的な形状適応に着想を得て,混ざり合った環境下での移動型連続体ロボットのための統一的な計画と制御の枠組みを提案する。 既存のアプローチでは、高レベルパス計画と局所運動制御を別々に扱い、協調したベースアームの動き、運動の一貫性、衝突回避を制限している。 本フレームワークは, 長時間の軌道計画と, 動力学的および環境的制約下でのリアルタイムな幾何学的改善を統合した。 グローバル層は、A*検索と最小のジェット計画を組み合わせることで、スムーズな参照軌道を生成する。 局所層は、幾何学的に整合した逆キネマティクス解法とリーマン最適化を用いて、障害物を回避しながら移動基底運動と連続変形を調整する。 提案手法は,複数のベースラインプランナーによる管路横断作業のシミュレーションと,密集障害物間のナビゲーションと閉じ込められた空間での操作を含む実世界の実験により評価される。 その結果, 移動体ロボットの動作の整合性, 実現可能性, 適応性の向上が示された。

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