論文の概要: CRISP: Constraint-Resolved Interactions between Subsystems for Predictive Whole-Body Cooperation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.07268v1
- Date: Thu, 05 Nov 2026 00:39:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-06 21:50:50.477965
- Title: CRISP: Constraint-Resolved Interactions between Subsystems for Predictive Whole-Body Cooperation
- Title（参考訳）: CRISP:予測全体協調のためのサブシステム間の制約-解決相互作用
- Abstract要約: 本稿では,動的に相互接続するサブシステムの構成として,高次元システムダイナミクスをリキャストする階層制御フレームワークを提案する。
ヒューマノイドは、関節した腕と下半身を表す胴体および浮動基盤のダイナミックモデルを表す単一の剛体に分解される。
G1ヒューマノイドロボットを用いた数値シミュレーションとハードウェア実験により,提案手法の有効性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8647133890966994
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a layered control framework that recasts high-dimensional system dynamics as a composition of dynamically interconnected subsystems, with dynamic dual-arm manipulation on the humanoid serving as a representative application. The humanoid is decomposed into a single rigid body (SRB) representing the torso and floating-base dynamic models representing the articulated arms and lower-body. The rigid connections between arm and torso and the closed kinematic chain formed between the end-effectors during cooperative manipulation are represented as holonomic constraints. The corresponding Lagrange multipliers parametrize the interaction wrenches transmitted at the shoulders and between the end-effectors. The high-level nonlinear model predictive control (NMPC) jointly optimizes the subsystem state trajectories, arm torques, ground reaction forces (GRFs), and interaction wrenches, enabling online wrench design and optimization while preserving the dynamic coupling among the independently modeled subsystems. The optimized arm torques are applied directly for cooperative dual-arm manipulation, whereas the prescribed GRFs are mapped to lower-body joint torque for whole-body coordination. We validate the proposed framework through numerical simulations and hardware experiments on a G1 humanoid robot. The results demonstrate optimal interaction wrenches consistent with simulated contact measurement, cooperative dual-arm trajectory tracking, and stable whole-body coordination while executing the NMPC in online manner.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元システムダイナミクスを動的に相互接続するサブシステムの構成として再キャストする階層化制御フレームワークを提案する。
ヒューマノイドは、関節した腕と下半身を表す胴体および浮動ベースダイナミックモデルを表す単一の剛体(SRB)に分解される。
両腕と胴体の間の剛性結合と, 両端エフェクター間に形成されるクローズドキネマティック鎖は, ホロノミック制約として表される。
対応するラグランジュ乗算器は、肩とエンドエフェクターの間で伝達される相互作用レンチをパラメトリズする。
高レベル非線形モデル予測制御(NMPC)は、サブシステム状態軌跡、アームトルク、グラウンド反応力(GRF)、相互作用レンチを共同で最適化し、独立にモデル化されたサブシステム間の動的結合を保ちながら、オンラインレンチ設計と最適化を可能にする。
最適化アームトルクは協調両腕操作に直接適用されるのに対し、所定のGRFは全体調整のために下半身関節トルクにマッピングされる。
G1ヒューマノイドロボットを用いた数値シミュレーションとハードウェア実験により,提案手法の有効性を検証した。
その結果,NMPCをオンラインで実施しながら,模擬接触計測,協調的両腕軌跡追跡,安定した全身調整等と一致した最適相互作用レンチが得られた。
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