Towards Biosignals-Free Autonomous Prosthetic Hand Control via Imitation Learning

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

手足の損失は世界中に数百万人に影響を及ぼし、身体機能の損失と生活の質を低下させます。
ほとんどの従来の表面筋電図（SEMG）および半自律的な方法では、ユーザーが各コントロールの筋電信号を生成し、肉体的および精神的に課税する必要があります。
この研究の目的は、手首に取り付けられたカメラのみを使用して、補綴手がさまざまな形状のオブジェクトを自動的に把握および放出できるようにする完全な自律制御システムを開発することを目的としています。
オブジェクトの近くに手を置くことにより、システムは、手の動きと環境に応じて、適切なグリップ力で握るアクションを自動的に実行します。
把握されているオブジェクトをリリースするには、オブジェクトをテーブルの近くに自然に配置すると、システムが自動的に手を開けます。
このようなシステムは、個人に非常に使いやすい補綴コントロールインターフェイスで四肢の損失を提供し、使用中の精神的努力を大幅に減らします。
この目標を達成するために、模倣学習を使用して人間のデモンストレーションデータを収集するための人間のデモデータを収集するためのテレオ操作システムを開発しました。
1人の参加者からのいくつかのオブジェクトのデータのみを使用してモデルをトレーニングすることにより、模倣学習アルゴリズムが高い成功率を達成し、重量の変動を伴うより多くの個人や目に見えないオブジェクトに一般化できることを示しました。
デモンストレーションは、\ href {https://sites.google.com/view/autonomous-prusthetichand}で入手できます}

要約(オリジナル)

Limb loss affects millions globally, impairing physical function and reducing quality of life. Most traditional surface electromyographic (sEMG) and semi-autonomous methods require users to generate myoelectric signals for each control, imposing physically and mentally taxing demands. This study aims to develop a fully autonomous control system that enables a prosthetic hand to automatically grasp and release objects of various shapes using only a camera attached to the wrist. By placing the hand near an object, the system will automatically execute grasping actions with a proper grip force in response to the hand’s movements and the environment. To release the object being grasped, just naturally place the object close to the table and the system will automatically open the hand. Such a system would provide individuals with limb loss with a very easy-to-use prosthetic control interface and greatly reduce mental effort while using. To achieve this goal, we developed a teleoperation system to collect human demonstration data for training the prosthetic hand control model using imitation learning, which mimics the prosthetic hand actions from human. Through training the model using only a few objects’ data from one single participant, we have shown that the imitation learning algorithm can achieve high success rates, generalizing to more individuals and unseen objects with a variation of weights. The demonstrations are available at \href{https://sites.google.com/view/autonomous-prosthetic-hand}{https://sites.google.com/view/autonomous-prosthetic-hand}

arxiv情報

著者 Kaijie Shi,Wanglong Lu,Hanli Zhao,Vinicius Prado da Fonseca,Ting Zou,Xianta Jiang
発行日 2025-06-10 13:44:08+00:00
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Communicating Through Avatars in Industry 5.0: A Focus Group Study on Human-Robot Collaboration

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

産業環境での共同ロボット（コボット）の統合は、特に社会的相互作用の減少により、労働者の幸福に関する懸念をもたらします。
アバターは、労働者の相互作用とエンゲージメントを促進するように設計されています – は、人間のロボットコラボレーション（HRC）エクスペリエンスを強化するための有望なソリューションです。
ただし、アバターがサポートしているHRCに関する現実世界の視点は未開拓のままです。
このギャップに対処するために、コボットを使用するドイツの製造会社の従業員とのフォーカスグループ研究を実施しました。
議論の前に、参加者はラボ設定でスクリプト化された業界のようなHRCデモに従事していました。
この定性的アプローチは、アバターの潜在的な役割、行動の改善、および産業用ワークセルにそれらを展開するための実際的な考慮事項に関する貴重な洞察を提供しました。
私たちの調査結果は、パーソナライズされたコミュニケーションとタスクの支援の重要性も強調しています。
私たちの研究の制限は一般化を制限していますが、現実世界の産業環境における適応的でコンテキストを意識するアバターの相互作用の可能性を認識するための最初のステップとして機能します。

要約(オリジナル)

The integration of collaborative robots (cobots) in industrial settings raises concerns about worker well-being, particularly due to reduced social interactions. Avatars – designed to facilitate worker interactions and engagement – are promising solutions to enhance the human-robot collaboration (HRC) experience. However, real-world perspectives on avatar-supported HRC remain unexplored. To address this gap, we conducted a focus group study with employees from a German manufacturing company that uses cobots. Before the discussion, participants engaged with a scripted, industry-like HRC demo in a lab setting. This qualitative approach provided valuable insights into the avatar’s potential roles, improvements to its behavior, and practical considerations for deploying them in industrial workcells. Our findings also emphasize the importance of personalized communication and task assistance. Although our study’s limitations restrict its generalizability, it serves as an initial step in recognizing the potential of adaptive, context-aware avatar interactions in real-world industrial environments.

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著者 Stina Klein,Pooja Prajod,Katharina Weitz,Matteo Lavit Nicora,Dimitra Tsovaltzi,Elisabeth André
発行日 2025-06-10 13:50:32+00:00
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Confidence Boosts Trust-Based Resilience in Cooperative Multi-Robot Systems

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

ワイヤレス通信ベースのマルチロボットシステムは、共同ロボットの安全性とパフォーマンスを混乱させる可能性のあるサイバー攻撃への扉を開きます。
ロボット間コミュニケーションをサポートする物理チャネルは、正当なロボット間のタスク関連データ交換から悪意のあるロボットの検出を分離する魅力的な機会を提供します。
しかし、物理的なチャネルからの信頼性の兆候は不確かであり、これを念頭に置いて処理する必要があります。
この論文では、マルチロボット操作の回復力のあるプロトコルを提案します。パラメーター{\ lambda} tは、物理チャネルが示す近くのロボットの正当性についてロボットがどれほど自信があるかを説明します。
分析結果は、私たちのプロトコルが軽度の仮定の下で多くの悪意のあるロボットと任意に回復力のある調整を達成することを証明しています。
チューニング{\ lambda} tを使用すると、設計者は、最適に近い間、ロボット間調整と迅速なタスク実行の間で取引できます。
図1を参照してください。これは基本的なパフォーマンストレードオフであり、手元のタスクに基づいて慎重に評価する必要があります。
私たちのアプローチの有効性は、いくつかの車両が悪意を持ってスプーフィングされている自治車の小隊を含む実験で数値的に検証されています。

要約(オリジナル)

Wireless communication-based multi-robot systems open the door to cyberattacks that can disrupt safety and performance of collaborative robots. The physical channel supporting inter-robot communication offers an attractive opportunity to decouple the detection of malicious robots from task-relevant data exchange between legitimate robots. Yet, trustworthiness indications coming from physical channels are uncertain and must be handled with this in mind. In this paper, we propose a resilient protocol for multi-robot operation wherein a parameter {\lambda}t accounts for how confident a robot is about the legitimacy of nearby robots that the physical channel indicates. Analytical results prove that our protocol achieves resilient coordination with arbitrarily many malicious robots under mild assumptions. Tuning {\lambda}t allows a designer to trade between near-optimal inter-robot coordination and quick task execution; see Fig. 1. This is a fundamental performance tradeoff and must be carefully evaluated based on the task at hand. The effectiveness of our approach is numerically verified with experiments involving platoons of autonomous cars where some vehicles are maliciously spoofed.

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著者 Luca Ballotta,Áron Vékássy,Stephanie Gil,Michal Yemini
発行日 2025-06-10 13:56:32+00:00
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FreqPolicy: Efficient Flow-based Visuomotor Policy via Frequency Consistency

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

生成モデリングベースの視覚運動ポリシーは、マルチモーダルアクション分布をモデル化する能力に起因するロボット操作で広く採用されています。
ただし、マルチステップサンプリングの推論コストが高いため、リアルタイムロボットシステムでの適用性が制限されます。
この問題に対処するために、既存のアプローチは、イメージ生成用に元々開発された加速度技術を適応させることにより、生成モデリングベースの視覚運動ポリシーのサンプリングプロセスを加速します。
この進歩にもかかわらず、大きな区別は残ります。画像生成は通常、時間的依存性のない独立したサンプルを生成することを伴いますが、ロボット操作には、連続性と時間的一貫性を必要とする時系列アクション軌跡を生成することが含まれます。
ロボット操作で一時的な情報を効果的に活用するために、FreqPolicyを提案します。FreqPolicyは、最初にフローベースの視覚運動ポリシーに周波数一貫性の制約を課す新しいアプローチを提案します。
私たちの作業により、アクションモデルは、効率的で高品質のワンステップアクション生成をサポートしながら、時間構造を効果的にキャプチャできます。
フローに沿ったさまざまなタイムステップ全体にわたって周波数ドメインアクション機能のアラインメントを強制する周波数一貫性の制約を導入し、それにより、ターゲット分布へのワンステップアクション生成の収束を促進します。
さらに、ロボット操作タスクに固有の構造的時間的変動をキャプチャするために、適応的な一貫性の損失を設計します。
3つのシミュレーションベンチマークにわたる53のタスクでFreqPolicyを評価し、既存の1段階のアクションジェネレーターに対するその優位性を証明します。
さらに、FreqPolicyをVision-Language-active（VLA）モデルに統合し、Liberoの40のタスクでパフォーマンスを低下させることなく加速を達成します。
その上、推論頻度93.5Hzの現実世界のロボットシナリオの効率と有効性を示します。
コードは公開されます。

要約(オリジナル)

Generative modeling-based visuomotor policies have been widely adopted in robotic manipulation attributed to their ability to model multimodal action distributions. However, the high inference cost of multi-step sampling limits their applicability in real-time robotic systems. To address this issue, existing approaches accelerate the sampling process in generative modeling-based visuomotor policies by adapting acceleration techniques originally developed for image generation. Despite this progress, a major distinction remains: image generation typically involves producing independent samples without temporal dependencies, whereas robotic manipulation involves generating time-series action trajectories that require continuity and temporal coherence. To effectively exploit temporal information in robotic manipulation, we propose FreqPolicy, a novel approach that first imposes frequency consistency constraints on flow-based visuomotor policies. Our work enables the action model to capture temporal structure effectively while supporting efficient, high-quality one-step action generation. We introduce a frequency consistency constraint that enforces alignment of frequency-domain action features across different timesteps along the flow, thereby promoting convergence of one-step action generation toward the target distribution. In addition, we design an adaptive consistency loss to capture structural temporal variations inherent in robotic manipulation tasks. We assess FreqPolicy on 53 tasks across 3 simulation benchmarks, proving its superiority over existing one-step action generators. We further integrate FreqPolicy into the vision-language-action (VLA) model and achieve acceleration without performance degradation on the 40 tasks of Libero. Besides, we show efficiency and effectiveness in real-world robotic scenarios with an inference frequency 93.5Hz. The code will be publicly available.

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著者 Yifei Su,Ning Liu,Dong Chen,Zhen Zhao,Kun Wu,Meng Li,Zhiyuan Xu,Zhengping Che,Jian Tang
発行日 2025-06-10 14:12:53+00:00
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Robot Pouring: Identifying Causes of Spillage and Selecting Alternative Action Parameters Using Probabilistic Actual Causation

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

日常生活では、多種多様なオブジェクトと目標を含むタスク（たとえば、料理や掃除）を実行します。
予期しないまたは望ましくない結果に直面したとき、私たちは是正措置を講じ、望ましい結果を達成するまで再試行します。
観察された結果の原因を特定し、適切な是正措置を選択するために実行された理由は、タスク実行を成功させるための人間の推論の重要な側面です。
この推論の中心は、観察された結果を生成する要因が原因であるという仮定です。
この論文では、確率的な実際の因果関係の使用を調査して、因子が観察された望ましくない結果の原因であるかどうかを判断します。
さらに、実際の因果関係の確率を使用して、結果を変えるための代替アクションを見つける方法を示します。
確率的な実際の因果分析をロボット注入タスクに適用します。
流出が発生すると、分析では、タスクパラメーターが原因であるかどうか、および流出を避けるために変更する方法を示します。
分析には、タスクの因果グラフと対応する条件付き確率分布が必要です。
これらの要件を満たすために、完全な因果モデリング手順（すなわち、タスク分析、変数の定義、因果グラフ構造の決定、および条件付き確率分布の推定）を実行します。
結果に基づいて、変数の表現の意味と、実際の因果分析によって示唆された代替アクションが、人間の観察者によって提案された代替ソリューションと比較される方法について説明します。
代替アクションパラメーターを選択するための確率的実際の因果関係の分析の実際的な使用が実証されています。

要約(オリジナル)

In everyday life, we perform tasks (e.g., cooking or cleaning) that involve a large variety of objects and goals. When confronted with an unexpected or unwanted outcome, we take corrective actions and try again until achieving the desired result. The reasoning performed to identify a cause of the observed outcome and to select an appropriate corrective action is a crucial aspect of human reasoning for successful task execution. Central to this reasoning is the assumption that a factor is responsible for producing the observed outcome. In this paper, we investigate the use of probabilistic actual causation to determine whether a factor is the cause of an observed undesired outcome. Furthermore, we show how the actual causation probabilities can be used to find alternative actions to change the outcome. We apply the probabilistic actual causation analysis to a robot pouring task. When spillage occurs, the analysis indicates whether a task parameter is the cause and how it should be changed to avoid spillage. The analysis requires a causal graph of the task and the corresponding conditional probability distributions. To fulfill these requirements, we perform a complete causal modeling procedure (i.e., task analysis, definition of variables, determination of the causal graph structure, and estimation of conditional probability distributions) using data from a realistic simulation of the robot pouring task, covering a large combinatorial space of task parameters. Based on the results, we discuss the implications of the variables’ representation and how the alternative actions suggested by the actual causation analysis would compare to the alternative solutions proposed by a human observer. The practical use of the analysis of probabilistic actual causation to select alternative action parameters is demonstrated.

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著者 Jaime Maldonado,Jonas Krumme,Christoph Zetzsche,Vanessa Didelez,Kerstin Schill
発行日 2025-06-10 14:21:40+00:00
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MoRE: Mixture of Residual Experts for Humanoid Lifelike Gaits Learning on Complex Terrains

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

ヒューマノイドロボットは、強化学習（RL）ベースのアプローチを使用して、堅牢な運動機能を実証しています。
さらに、人間のような行動を取得するために、既存の方法は、RLフレームワークで先行する人間の動きトラッキングまたは動きを統合します。
ただし、これらの方法は、固有受容のみを備えたフラットな地形では制限されており、人間のような歩行で挑戦的な地形を横断する能力を制限しています。
この作業では、潜在的な残留専門家とマルチ分類の混合物を使用して、RLポリシーを訓練するための新しいフレームワークを提案します。RLポリシーを訓練します。
2段階のトレーニングパイプラインは、最初に深さカメラを使用して複雑な地形を通過するポリシーを教え、次に人間のような歩行パターンを歩き回ることを可能にします。
また、ロボットベースの高さなどの人間のような行動を調整するための歩行報酬を設計します。
シミュレーションと現実世界の実験は、私たちのフレームワークが複雑な地形を横断する並外れたパフォーマンスを示し、複数の人間のような歩行パターン間のシームレスな遷移を達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Humanoid robots have demonstrated robust locomotion capabilities using Reinforcement Learning (RL)-based approaches. Further, to obtain human-like behaviors, existing methods integrate human motion-tracking or motion prior in the RL framework. However, these methods are limited in flat terrains with proprioception only, restricting their abilities to traverse challenging terrains with human-like gaits. In this work, we propose a novel framework using a mixture of latent residual experts with multi-discriminators to train an RL policy, which is capable of traversing complex terrains in controllable lifelike gaits with exteroception. Our two-stage training pipeline first teaches the policy to traverse complex terrains using a depth camera, and then enables gait-commanded switching between human-like gait patterns. We also design gait rewards to adjust human-like behaviors like robot base height. Simulation and real-world experiments demonstrate that our framework exhibits exceptional performance in traversing complex terrains, and achieves seamless transitions between multiple human-like gait patterns.

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著者 Dewei Wang,Xinmiao Wang,Xinzhe Liu,Jiyuan Shi,Yingnan Zhao,Chenjia Bai,Xuelong Li
発行日 2025-06-10 14:25:58+00:00
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When Uncertainty Leads to Unsafety: Empirical Insights into the Role of Uncertainty in Unmanned Aerial Vehicle Safety

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

障害物の回避やその他の安全機能の最近の発展にもかかわらず、自律的な無人航空機（UAV）は安全課題に直面し続けています。
この作業で一貫性のないまたは不安定な制御信号パターンとその飛行の安全でないことを特徴とするUAVの行動の不確実性との関係を調査した以前の研究はありませんでした。
不確実性を定量化することにより、フライトスーパーバイザーとして機能する安全でないことの予測因子を開発することができます。
オープンソースUAVソフトウェアプラットフォームであるPX4-Autopilotを使用して、安全違反の大規模な経験的調査を実施しました。
障害物の回避に挑戦するために作成された5,000を超えるシミュレートされたフライトのデータセットにより、不確実なUAVの決定と安全違反との関係を調査することができました。安全でないUAV州の最大89％が有意な決定の不確実性を示し、不確実な決定の最大74％が危険な状態につながります。
これらの調査結果に基づいて、スーパーリスト（自律航空車両の監督）を実装しました。自動エンコーダーに基づくランタイムの不確実性検出器である異常検出のための最先端のテクノロジーに基づくランタイムの不確実性検出器を実装しました。
スーパーリストは、最大96％の精度と93％のリコールで不確実な行動を検出する上で高性能を達成しました。
安全でない（最大74％の精度と87％のリコール）を予測するために同じアプローチを使用した場合に観察されたパフォーマンス劣化にもかかわらず、スーパーアイアン主義は、安全でない状態の早期予測を最大50秒まで可能にしました。

要約(オリジナル)

Despite the recent developments in obstacle avoidance and other safety features, autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) continue to face safety challenges. No previous work investigated the relationship between the behavioral uncertainty of a UAV, characterized in this work by inconsistent or erratic control signal patterns, and the unsafety of its flight. By quantifying uncertainty, it is possible to develop a predictor for unsafety, which acts as a flight supervisor. We conducted a large-scale empirical investigation of safety violations using PX4-Autopilot, an open-source UAV software platform. Our dataset of over 5,000 simulated flights, created to challenge obstacle avoidance, allowed us to explore the relation between uncertain UAV decisions and safety violations: up to 89% of unsafe UAV states exhibit significant decision uncertainty, and up to 74% of uncertain decisions lead to unsafe states. Based on these findings, we implemented Superialist (Supervising Autonomous Aerial Vehicles), a runtime uncertainty detector based on autoencoders, the state-of-the-art technology for anomaly detection. Superialist achieved high performance in detecting uncertain behaviors with up to 96% precision and 93% recall. Despite the observed performance degradation when using the same approach for predicting unsafety (up to 74% precision and 87% recall), Superialist enabled early prediction of unsafe states up to 50 seconds in advance.

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著者 Sajad Khatiri,Fatemeh Mohammadi Amin,Sebastiano Panichella,Paolo Tonella
発行日 2025-06-10 14:36:19+00:00
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Deploying SICNav in the Field: Safe and Interactive Crowd Navigation using MPC and Bilevel Optimization

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

混雑した環境での安全で効率的なナビゲーションは、食品配達や自律車椅子のモビリティなど、さまざまなサービスタスクを提供するロボットにとって依然として重要な課題です。
クラシックロボットクラウドナビゲーション方法ロボットモーションプランニングからの人間のモーション予測を切り離し、人間とロボット間の閉ループの相互作用を無視します。
ロボット計画に対する人間の反応のためのモデルの欠如（たとえば、邪魔にならないように移動する）により、ロボットが立ち往生する可能性があります。
提案された安全でインタラクティブな群衆ナビゲーション（SICNAV）方法は、予測と計画を1つの最適化問題に組み合わせたバイレベルモデル予測制御（MPC）フレームワークであり、エージェント間の相互作用を明示的にモデル化します。
このホワイトペーパーでは、以前に見えなかった屋内および屋外環境にSICNAVを展開するために使用するクラウドナビゲーションプラットフォームのシステム概要を紹介します。
屋内環境と屋外環境の両方で、2時間にわたって約7 kmの自律ナビゲーションの過程で、システムの操作の予備分析を提供します。

要約(オリジナル)

Safe and efficient navigation in crowded environments remains a critical challenge for robots that provide a variety of service tasks such as food delivery or autonomous wheelchair mobility. Classical robot crowd navigation methods decouple human motion prediction from robot motion planning, which neglects the closed-loop interactions between humans and robots. This lack of a model for human reactions to the robot plan (e.g. moving out of the way) can cause the robot to get stuck. Our proposed Safe and Interactive Crowd Navigation (SICNav) method is a bilevel Model Predictive Control (MPC) framework that combines prediction and planning into one optimization problem, explicitly modeling interactions among agents. In this paper, we present a systems overview of the crowd navigation platform we use to deploy SICNav in previously unseen indoor and outdoor environments. We provide a preliminary analysis of the system’s operation over the course of nearly 7 km of autonomous navigation over two hours in both indoor and outdoor environments.

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著者 Sepehr Samavi,Garvish Bhutani,Florian Shkurti,Angela P. Schoellig
発行日 2025-06-10 14:40:48+00:00
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Fast Estimation of Globally Optimal Independent Contact Regions for Robust Grasping and Manipulation

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

この作業は、グローバルに最適な独立コンタクト領域（ICR）を計算するためのいつでも高速なアルゴリズムを提示します。
ICRは、各領域内の1つの接触が有効な把握を可能にするため、領域です。
ICRの場所は、把握および操作の計画、学習、およびポリシー移転のためのガイダンスを提供できます。
ただし、最新のアプリケーションのICRは、接点の数が指数関数的に検索スペースがあるため、それらを計算する費用のために、一部はほとんど調査されていません。
リアルタイムの計画に十分な時期に境界のあるサブオプティマリティを伴う結果を生成する増分N次元Delaunay三角測量に基づいて、分割および征服アルゴリズムを提示します。
このホワイトペーパーでは、接点が平面内にあるグラスクのベースアルゴリズムを紹介します。
私たちの実験は、ICRを計算するための競合するアプローチのために、競合する品質指標と100倍以上のスピードアップに対する大きな利点を示しています。
ICRに導かれたポリシーの堅牢性を調査し、一般的な3D実装へのパスの概要を説明します。
コードは、さらなる開発とアプリケーションを促進するために公開中にリリースされます。

要約(オリジナル)

This work presents a fast anytime algorithm for computing globally optimal independent contact regions (ICRs). ICRs are regions such that one contact within each region enables a valid grasp. Locations of ICRs can provide guidance for grasp and manipulation planning, learning, and policy transfer. However, ICRs for modern applications have been little explored, in part due to the expense of computing them, as they have a search space exponential in the number of contacts. We present a divide and conquer algorithm based on incremental n-dimensional Delaunay triangulation that produces results with bounded suboptimality in times sufficient for real-time planning. This paper presents the base algorithm for grasps where contacts lie within a plane. Our experiments show substantial benefits over competing grasp quality metrics and speedups of 100X and more for competing approaches to computing ICRs. We explore robustness of a policy guided by ICRs and outline a path to general 3D implementation. Code will be released on publication to facilitate further development and applications.

arxiv情報

著者 Jonathan P. King,Harnoor Ahluwalia,Michael Zhang,Nancy S. Pollard
発行日 2025-06-10 14:44:40+00:00
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MOMAV: A highly symmetrical fully-actuated multirotor drone using optimizing control allocation

投稿日: 2025年6月11日 作成者: jarxiv

要約

MOMAV（Marcoの全方向性微小航空車両）は、完全に作動するマルチロータードローンであり、その位置とは無関係にその方向を制御できることを意味します。
Momavはまた非常に対称的であり、その飛行効率は現在の方向によってほとんど影響を受けません。
これらの特性は、6つのローターアームが八面体の頂点と整列し、各アームがその長軸に沿って積極的に回転できる新しいドローンデザインによって達成されます。
MOMAVのさまざまな傑出した機能が提示されています。他の完全に作用したドローンのアーム構成と比較した高い飛行効率、連続腕の回転を可能にするために使用されるスリップリングを特徴とする元の回転アームアームアセンブリの設計、および飛行内のスロットとアームアングルセッジポイントの計算に使用される連続的な二次プログラミング（SQP）に基づく新しい制御割り当てアルゴリズム。
飛行試験により、MOMAVは6.6mm、2.1 {\ degma}（{\ sigma}：3.0mm、1.0 {\ deg}）の著しく低い平均位置/方向エラーを達成できることが示されています。

要約(オリジナル)

MOMAV (Marco’s Omnidirectional Micro Aerial Vehicle) is a multirotor drone that is fully actuated, meaning it can control its orientation independently of its position. MOMAV is also highly symmetrical, making its flight efficiency largely unaffected by its current orientation. These characteristics are achieved by a novel drone design where six rotor arms align with the vertices of an octahedron, and where each arm can actively rotate along its long axis. Various standout features of MOMAV are presented: The high flight efficiency compared to arm configuration of other fully-actuated drones, the design of an original rotating arm assembly featuring slip-rings used to enable continuous arm rotation, and a novel control allocation algorithm based on sequential quadratic programming (SQP) used to calculate throttle and arm-angle setpoints in flight. Flight tests have shown that MOMAV is able to achieve remarkably low mean position/orientation errors of 6.6mm, 2.1{\deg} ({\sigma}: 3.0mm, 1.0{\deg}) when sweeping position setpoints, and 11.8mm, 3.3{\deg} ({\sigma}: 8.6mm, 2.0{\deg}) when sweeping orientation setpoints.

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著者 Marco Ruggia
発行日 2025-06-10 15:00:51+00:00
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