Six-DoF Stewart Platform Motion Simulator Control using Switchable Model Predictive Control

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

高剛性、操縦性、強度と重量の比率の優れたメカニズムの特性により、6度（DOF）スチュワート構造は、トレーニングパイロット中にモーション感情を複製するためのフライトシミュレータープラットフォームを構築するために広く採用されています。
従来のシリアルリンクマニピュレーターベースのメカニズムとは異なり、複雑な飛行ステータスにおける動揺予防および回復トレーニング（UPRT）は、多くの場合、シミュレータの角速度の大きな速度と激しい変化率を伴うことがよくあります。
ただし、クラシックウォッシュアウトフィルター（CWF）ベースのモーションキューイングアルゴリズム（MCA）は、高精度のパフォーマンス要件を満たすためにモーターを駆動する迅速な応答を提供する制限を示しています。
このペーパーは、制限された線形ワークスペースを制御することにより、六角形ベースのモーションシミュレーターで効率的であることが証明されるモデル予測制御（MPC）ベースのMCAを活用することを目的としています。
ターミナル制約（COTC）の抽出からの不確実性と制御ソリューションエラーに関して、このホワイトペーパーでは、ソリューションの不確実性と不正確さを軽減するために、モデル適応アーキテクチャの下での切り替え可能なモデル予測制御（S-MPC）ベースのMCAを提案します。
シミュレーター動作エンベロープ内のCOTCを使用したMPCベースのMCAを使用して、高精度の追跡が達成可能であることが確認されています。
提案された方法は、動作エンベロープの外側のCOTCなしでMPCベースのMCAに切り替えることにより、最適な追跡ソリューションを提供します。
平均絶対スケール（AAS）評価基準に続く水平ストール条件でUPRTを実証することにより、提案されたS-MPCベースのMCAは、MPCベースのMCAおよびSWFベースのMCAをそれぞれ42.34％および65.30％上回ります。

要約(オリジナル)

Due to excellent mechanism characteristics of high rigidity, maneuverability and strength-to-weight ratio, 6 Degree-of-Freedom (DoF) Stewart structure is widely adopted to construct flight simulator platforms for replicating motion feelings during training pilots. Unlike conventional serial link manipulator based mechanisms, Upset Prevention and Recovery Training (UPRT) in complex flight status is often accompanied by large speed and violent rate of change in angular velocity of the simulator. However, Classical Washout Filter (CWF) based Motion Cueing Algorithm (MCA) shows limitations in providing rapid response to drive motors to satisfy high accuracy performance requirements. This paper aims at exploiting Model Predictive Control (MPC) based MCA which is proved to be efficient in Hexapod-based motion simulators through controlling over limited linear workspace. With respect to uncertainties and control solution errors from the extraction of Terminal Constraints (COTC), this paper proposes a Switchable Model Predictive Control (S-MPC) based MCA under model adaptive architecture to mitigate the solution uncertainties and inaccuracies. It is verified that high accurate tracking is achievable using the MPC-based MCA with COTC within the simulator operating envelope. The proposed method provides optimal tracking solutions by switching to MPC based MCA without COTC outside the operating envelope. By demonstrating the UPRT with horizontal stall conditions following Average Absolute Scale(AAS) evaluation criteria, the proposed S-MPC based MCA outperforms MPC based MCA and SWF based MCA by 42.34% and 65.30%, respectively.

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著者 Jiangwei Zhao,Zhengjia Xu,Dongsu Wu,Yingrui Cao,Jinpeng Xie
発行日 2025-03-14 11:10:07+00:00
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Enhancing Hand Palm Motion Gesture Recognition by Eliminating Reference Frame Bias via Frame-Invariant Similarity Measures

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

ロボットが人間のジェスチャーを認識する能力は、自然でアクセス可能な人間のロボットコラボレーションを促進します。
ただし、ジェスチャー認識のほとんどの作業は、参照フレーム依存表現に根ざしたままです。
これは、参照フレームが異なる作業セルレイアウト、不正確なフレームのキャリブレーション、またはその他の環境の変化により異なる場合に課題をもたらします。
このペーパーでは、参照フレームの変更下での堅牢なハンドパームモーションジェスチャー認識のために、不変の軌跡記述子の使用を調査しました。
まず、録音されたハンドパームモーション（HPM）ジェスチャーの新しいデータセットが導入されています。
このデータセットのモーションジェスチャーは、特定の参照フレームまたは方向性キューに依存せずに区別できるように特異的に設計されました。
その後、複数の不変の軌跡記述子アプローチをベンチマークして、そのパフォーマンスがこの新しいHPMデータセットにどのように一般化されるかを評価しました。
このオフラインベンチマークの後、最良のスコアリングアプローチは、リアルタイムの概念実証（POC）を開発することにより、オンライン認識のために検証されます。
このPOCでは、手のひらの動きジェスチャーを使用して、マニピュレーターアームのリアルタイムの動きを制御しました。
POCは、リアルタイム操作で高い認識の信頼性を示し、92.3％の$ f_1 $スコアを達成しました。
この作業は、スタンドアロンソリューションとしての不変記述子アプローチの有効性を示しています。
さらに、不変の記述子アプローチは、参照フレームのバリエーションに対する堅牢性を改善するために、他の最先端のパターン認識および学習システム内でも利用できると考えています。

要約(オリジナル)

The ability of robots to recognize human gestures facilitates a natural and accessible human-robot collaboration. However, most work in gesture recognition remains rooted in reference frame-dependent representations. This poses a challenge when reference frames vary due to different work cell layouts, imprecise frame calibrations, or other environmental changes. This paper investigated the use of invariant trajectory descriptors for robust hand palm motion gesture recognition under reference frame changes. First, a novel dataset of recorded Hand Palm Motion (HPM) gestures is introduced. The motion gestures in this dataset were specifically designed to be distinguishable without dependence on specific reference frames or directional cues. Afterwards, multiple invariant trajectory descriptor approaches were benchmarked to assess how their performances generalize to this novel HPM dataset. After this offline benchmarking, the best scoring approach is validated for online recognition by developing a real-time Proof of Concept (PoC). In this PoC, hand palm motion gestures were used to control the real-time movement of a manipulator arm. The PoC demonstrated a high recognition reliability in real-time operation, achieving an $F_1$-score of 92.3%. This work demonstrates the effectiveness of the invariant descriptor approach as a standalone solution. Moreover, we believe that the invariant descriptor approach can also be utilized within other state-of-the-art pattern recognition and learning systems to improve their robustness against reference frame variations.

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著者 Arno Verduyn,Maxim Vochten,Joris De Schutter
発行日 2025-03-14 12:40:43+00:00
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Optimization-based Task and Motion Planning under Signal Temporal Logic Specifications using Logic Network Flow

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、「論理ネットワークフロー」という名前の最適化ベースのタスクとモーション計画フレームワークを提案し、信号時間論理（STL）仕様を効率的な混合バイナリ線形プログラミングに統合します。
このフレームワークでは、従来のロジックツリーの定式化のようにノード間の制約としてではなく、ネットワークフローの各エッジのポリヘドロン制約として時間的述語がエンコードされます。
ダイナミックネットワークフローで合成されたロジックネットワークフローは、これらのSTL仕様から派生したロジックツリーと比較して、凸型の緩和をより緊密な緩和にします。
私たちの定式化は、いくつかのマルチロボットモーションプランニングケーススタディで評価されます。
経験的結果は、私たちの定式化が、いくつかの計画問題の計算時間の観点から論理ツリーの定式化を上回ることを示しています。
問題のサイズが拡大すると、この方法は、分岐プロセス中にノードの数が少ないことにより、より低い下限と上限を発見しますが、ブランチを探索するときに各ノードの計算負荷が増加するコストがかかります。

要約(オリジナル)

This paper proposes an optimization-based task and motion planning framework, named “Logic Network Flow’, to integrate signal temporal logic (STL) specifications into efficient mixed-binary linear programmings. In this framework, temporal predicates are encoded as polyhedron constraints on each edge of the network flow, instead of as constraints between the nodes as in the traditional Logic Tree formulation. Synthesized with Dynamic Network Flows, Logic Network Flows render a tighter convex relaxation compared to Logic Trees derived from these STL specifications. Our formulation is evaluated on several multi-robot motion planning case studies. Empirical results demonstrate that our formulation outperforms Logic Tree formulation in terms of computation time for several planning problems. As the problem size scales up, our method still discovers better lower and upper bounds by exploring fewer number of nodes during the branch-and-bound process, although this comes at the cost of increased computational load for each node when exploring branches.

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著者 Xuan Lin,Jiming Ren,Samuel Coogan,Ye Zhao
発行日 2025-03-14 14:31:10+00:00
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MRS-CWC: A Weakly Constrained Multi-Robot System with Controllable Constraint Stiffness for Mobility and Navigation in Unknown 3D Rough Environments

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

マルチロボットシステムでは、未知の3次元（3D）頑丈な環境をナビゲートすることは困難です。
従来の離散システムは、個々のモビリティが限られているため、ラフな地形と闘っていますが、硬く制御可能な制約がロボットユニットをリンクするモジュラーシステムは、トラバーサルを改善しますが、コントロールの複雑さと柔軟性の低下に苦しんでいます。
これらの制限に対処するために、制御可能な弱い制約（MRS-CWC）を備えたマルチロボットシステムを提案します。ここで、ロボットユニットは動的に調整可能な剛性を備えた制約によって接続されます。
この適応メカニズムは、環境相互作用中にリアルタイムで柔らかくまたは硬化し、柔軟性とモビリティのバランスを確保します。
システムのダイナミクスと制御モデルを策定し、MRS-CWCを6つのベースラインメソッドと100の異なるシミュレーション地形を持つベンチマークデータセットのアブレーションバリアントに対して評価します。
結果は、MRS-CWCが最高のナビゲーション完了率を達成し、高度に険しい地形グループで成功率、効率、およびエネルギーコストで2番目にランクされ、環境モデリング、パス計画、または複雑な制御に依存せずにすべてのベースライン方法を上回ることを示しています。
MRS-CWCが2位にランクされていても、そのパフォーマンスは、環境モデリングとパス計画を備えた、より複雑なアブレーションバリアントのわずかに遅れています。
最後に、物理的なプロトタイプを開発し、構築された頑丈な環境でその実現可能性を検証します。
ビデオ、シミュレーションベンチマーク、およびコードについては、https：//wyd0817.github.io/project-mrs-cwc/にアクセスしてください。

要約(オリジナル)

Navigating unknown three-dimensional (3D) rugged environments is challenging for multi-robot systems. Traditional discrete systems struggle with rough terrain due to limited individual mobility, while modular systems–where rigid, controllable constraints link robot units–improve traversal but suffer from high control complexity and reduced flexibility. To address these limitations, we propose the Multi-Robot System with Controllable Weak Constraints (MRS-CWC), where robot units are connected by constraints with dynamically adjustable stiffness. This adaptive mechanism softens or stiffens in real-time during environmental interactions, ensuring a balance between flexibility and mobility. We formulate the system’s dynamics and control model and evaluate MRS-CWC against six baseline methods and an ablation variant in a benchmark dataset with 100 different simulation terrains. Results show that MRS-CWC achieves the highest navigation completion rate and ranks second in success rate, efficiency, and energy cost in the highly rugged terrain group, outperforming all baseline methods without relying on environmental modeling, path planning, or complex control. Even where MRS-CWC ranks second, its performance is only slightly behind a more complex ablation variant with environmental modeling and path planning. Finally, we develop a physical prototype and validate its feasibility in a constructed rugged environment. For videos, simulation benchmarks, and code, please visit https://wyd0817.github.io/project-mrs-cwc/.

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著者 Runze Xiao,Yongdong Wang,Yusuke Tsunoda,Koichi Osuka,Hajime Asama
発行日 2025-03-14 14:47:58+00:00
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Exo-muscle: A semi-rigid assistive device for the knee

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

この作業では、膝関節の新しい支援装置であるExo-Muscleの原理、デザイン、メカトロニクスを紹介します。
剛性のエクソスケット構造またはソフトテンドン駆動型アプローチに基づいた既存のシステムとは異なり、提案されたデバイスは、剛性システムとソフトシステムの両方の利点を探る新しい半剛性の原則を活用します。
膝関節の周りの新しい半剛性鎖メカニズムを使用すると、デバイスと膝関節の回転中心の間の不整合の存在が排除されますが、同時に、腱の明確なルートを形成します。
これにより、完全にソフトシステムと比較して、より決定的な負荷補償機能が得られます。
提案されたデバイスは、膝関節に最大38nmの支援トルクを提供できます。
実験セクションでは、デバイスは、膝関節にターゲット支援機能を提供するデバイスの能力を示す一連の実験を通じて正常に検証されました。

要約(オリジナル)

In this work, we introduce the principle, design and mechatronics of Exo-Muscle, a novel assistive device for the knee joint. Different from the existing systems based on rigid exoskeleton structures or soft-tendon driven approaches, the proposed device leverages a new semi-rigid principle that explores the benefits of both rigid and soft systems. The use of a novel semi-rigid chain mechanism around the knee joint eliminates the presence of misalignment between the device and the knee joint center of rotation, while at the same time, it forms a well-defined route for the tendon. This results in more deterministic load compensation functionality compared to the fully soft systems. The proposed device can provide up to 38Nm assistive torque to the knee joint. In the experiment section, the device was successfully validated through a series of experiments demonstrating the capacity of the device to provide the target assistive functionality in the knee joint.

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著者 Yifang Zhang,Arash Ajoudani,Nikos G Tsagarakis
発行日 2025-03-14 15:02:51+00:00
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Multi-agent coordination for on-demand data gathering with periodic information upload

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、マルチエージェントチームの展開を計画して調整して、需要のある情報を定期的に収集する方法を開発します。
Static Operation Center（OC）は、目標の場所の変更から定期的に情報を要求します。
目的は、目標にデータを収集し、それをOCに届け、さわやかな時間と情報パッケージの総数のバランスをとることです。
このシステムは、チームを2つの役割で自動的に分割します。労働者がデータを収集するか、コレクターはデータをOCに再送信します。
提案された3つのステップ方法：1）労働者に最適なエリアパーティションを見つけます。
2）労働者とコレクターの間の最高のバランスを取得し、労働者がコミュニケーションをとらなければならない人、コレクターまたはOC。
3）労働者が目標を訪問し、OCまたは動きのコレクターにそれらを届けるための最高のツアーを計算します。
この方法は、さまざまなシナリオのシミュレーションでテストされており、コレクターとワーカーの間の最高のエリアパーティションアルゴリズムと最高のバランスを提供します。

要約(オリジナル)

In this paper we develop a method for planning and coordinating a multi-agent team deployment to periodically gather information on demand. A static operation center (OC) periodically requests information from changing goal locations. The objective is to gather data in the goals and to deliver it to the OC, balancing the refreshing time and the total number of information packages. The system automatically splits the team in two roles: workers to gather data, or collectors to retransmit the data to the OC. The proposed three step method: 1) finds out the best area partition for the workers; 2) obtains the best balance between workers and collectors, and with whom the workers must to communicate, a collector or the OC; 3) computes the best tour for the workers to visit the goals and deliver them to the OC or to a collector in movement. The method is tested in simulations in different scenarios, providing the best area partition algorithm and the best balance between collectors and workers.

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著者 Yaroslav Marchukov,Luis Montano
発行日 2025-03-14 15:28:42+00:00
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Multi-robot coordination for connectivity recovery after unpredictable environment changes

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

本論文では、予測不可能な環境の変化、つまり新しい障害の出現によって引き起こされる接続の故障後にマルチロボットチームを再接続するための分散方法を開発します。
変更後、チームはロボットのさまざまなグループに分割されます。
グループの通信範囲は限られており、現在のシナリオに関する視野の部分的な情報のみがあります。
彼らの目的は、静的基地局から目標の場所にチェーンを形成することです。
提案された分散型再生アプローチでは、ロボットは、変更されたシナリオの各ロボットによる新しい観察された情報から他のグループの新しい計画を予測し、ベースステーションとの接続性を回復し、初期の共同目標に到達します。
ソリューションが存在する場合、この方法は一意のチェーン内のすべてのグループの再接続を実現します。
提案された方法は、他の2つのケースと比較されます。1）すべてのエージェントが環境の完全な情報を持っている場合、2）一部のロボットが再接続のために他の待機ロボットに到達するために移動する必要がある場合。
予測不可能なシナリオの変更が存在する場合に提案されたアプローチを評価するために、数値シミュレーションが提供されます。

要約(オリジナル)

In the present paper we develop a distributed method to reconnect a multi-robot team after connectivity failures, caused by unpredictable environment changes, i.e. appearance of new obstacles. After the changes, the team is divided into different groups of robots. The groups have a limited communication range and only a partial information in their field of view about the current scenario. Their objective is to form a chain from a static base station to a goal location. In the proposed distributed replanning approach, the robots predict new plans for the other groups from the new observed information by each robot in the changed scenario, to restore the connectivity with a base station and reach the initial joint objective. If a solution exists, the method achieves the reconnection of all the groups in a unique chain. The proposed method is compared with other two cases: 1) when all the agents have full information of the environment, and 2) when some robots must move to reach other waiting robots for reconnection. Numerical simulations are provided to evaluate the proposed approach in the presence of unpredictable scenario changes.

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著者 Yaroslav Marchukov,Luis Montano
発行日 2025-03-14 15:43:40+00:00
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The Duke Humanoid: Design and Control For Energy Efficient Bipedal Locomotion Using Passive Dynamics

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

運動研究のための拡張可能なプラットフォームとして、オープンソース10度のフリードームヒューマノイドであるデュークヒューマノイドを紹介します。
このデザインは、正面面に対称的な身体アライメントを備えた人間の生理学を模倣して、膝のまっすぐなバランスを維持します。
速度追跡ウォーキングタスクのために、ハードウェアにゼロショットを展開できる強化学習ポリシーを開発します。
さらに、移動のエネルギー効率を高めるために、ロボットがパッシブダイナミクスを活用することを奨励するエンドツーエンドの強化学習アルゴリズムを提案します。
実験結果は、パッシブポリシーがシミュレーションで最大50ドル\％$ $ $ 50 \％$、実世界のテストで$ 31 \％$を削減することを示しています。
当社のウェブサイトはhttp://generalloboticslab.com/dukehumanoidv1/です。

要約(オリジナル)

We present the Duke Humanoid, an open-source 10-degrees-of-freedom humanoid, as an extensible platform for locomotion research. The design mimics human physiology, with symmetrical body alignment in the frontal plane to maintain static balance with straight knees. We develop a reinforcement learning policy that can be deployed zero-shot on the hardware for velocity-tracking walking tasks. Additionally, to enhance energy efficiency in locomotion, we propose an end-to-end reinforcement learning algorithm that encourages the robot to leverage passive dynamics. Our experimental results show that our passive policy reduces the cost of transport by up to $50\%$ in simulation and $31\%$ in real-world tests. Our website is http://generalroboticslab.com/DukeHumanoidv1/ .

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著者 Boxi Xia,Bokuan Li,Jacob Lee,Michael Scutari,Boyuan Chen
発行日 2025-03-14 15:45:22+00:00
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Vectorable Thrust Control for Multimodal Locomotion of Quadruped Robot SPIDAR

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

この論文では、各リンクにベクターローターを装備した、新しい4倍ロボット、スパイダーによるさまざまな移動モードのベクトル可能なスラスト制御を提示します。
まず、ロボットのユニークな機械設計、ダイナミクスモデル、および地上/空中移動の基本的な制御フレームワークを簡単に紹介します。
第二に、空中移動のための基本的な制御フレームワークから派生したベクトル可能なスラスト制御方法が示されています。
この拡張された飛行制御の重要な特徴は、特定のジョイント構成の下での侵害間空力干渉を避ける能力です。
第三に、別の拡張スラスト制御方法と基本的な歩行戦略が、クロールリングと呼ばれる特別な陸生移動のために提案されており、同時にすべての足を持ち上げる必要があります。
最後に、複雑な関節運動と繰り返し可能なクロール運動を伴う飛行の実験結果が説明されており、これはさまざまな移動モードの提案されたスラスト制御方法の実現可能性を示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, I present vectorable thrust control for different locomotion modes by a novel quadruped robot, SPIDAR, equipped with vectoring rotor in each link. First, the robot’s unique mechanical design, the dynamics model, and the basic control framework for terrestrial/aerial locomotion are briefly introduced. Second, a vectorable thrust control method derived from the basic control framework for aerial locomotion is presented. A key feature of this extended flight control is its ability to avoid interrotor aerodynamics interference under specific joint configuration. Third, another extended thrust control method and a fundamental gait strategy is proposed for special terrestrial locomotion called crawling that requires all legs to be lifted at the same time. Finally, the experimental results of the flight with a complex joint motion and the repeatable crawling motion are explained, which demonstrate the feasibility of the proposed thrust control methods for different locomotion modes.

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著者 Moju Zhao
発行日 2025-03-14 16:15:27+00:00
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Generalized Nash Equilibrium Solutions in Dynamic Games With Shared Constraints

投稿日: 2025年3月17日 作成者: jarxiv

要約

共有制約を備えた動的ゲームでは、一般化されたナッシュ平衡（GNE）は、すべてのプレーヤーにわたって共有制約のために同一のラグランジュ乗数を想定する正規化されたソリューションの概念を使用して、しばしば計算されます。
広く使用されていますが、このアプローチは他の潜在的に価値のあるGNEを除外します。
このホワイトペーパーでは、混合相補性問題（MCP）の定式化に基づいた新しい方法を提示し、非正規化GNEを計算し、溶液スペースを拡大します。
また、事前定義された基準に基づいて最適なGNEを選択するための体系的なアプローチを提案し、実用的な柔軟性を高めます。
数値の例は、方法の有効性を示しており、従来の正規化されたソリューションに代わるものを提供します。

要約(オリジナル)

In dynamic games with shared constraints, Generalized Nash Equilibria (GNE) are often computed using the normalized solution concept, which assumes identical Lagrange multipliers for shared constraints across all players. While widely used, this approach excludes other potentially valuable GNE. This paper presents a novel method based on the Mixed Complementarity Problem (MCP) formulation to compute non-normalized GNE, expanding the solution space. We also propose a systematic approach for selecting the optimal GNE based on predefined criteria, enhancing practical flexibility. Numerical examples illustrate the methods effectiveness, offering an alternative to traditional normalized solutions.

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著者 Mark Pustilnik,Francesco Borrelli
発行日 2025-03-14 16:59:21+00:00
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