Improving Traffic Signal Data Quality for the Waymo Open Motion Dataset

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

自律車両（AVS）に関連するデータセットは、人工知能（AI）、自律運転、輸送工学など、さまざまな研究分野に大きな約束を抱いています。
それにもかかわらず、これらのデータセットは、データの欠落や不正確なデータなど、トラフィックシグナルの状態に関連する課題に遭遇することがよくあります。
このような問題は、データセットの信頼性を損ない、それらを使用して開発されたモデルのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。
この研究では、利用可能な車両の軌道データを利用して、輸送ドメインからの知識とともに、Waymo Open Motion Dataset（WOMD）内のトラフィック信号情報を効果的に支持し、修正することにより、これらの問題に取り組むように設計された完全に自動化されたアプローチを紹介します。
提案された方法は堅牢で柔軟で、実際のシナリオで多様な交差点の形状とトラフィック信号の構成を処理できます。
WOMD全体で包括的な検証が実施されており、合計530,000の実世界の運転シナリオのうち、交通信号を含む360,000を超える関連シナリオに焦点を当てています。
元のデータセットでは、交通信号の状態の71.7％が欠落または不明のいずれかであり、そのすべてが提案された方法によって正常に帰属しました。
さらに、グラウンドトゥルース信号状態がない場合、私たちのアプローチの精度は、車両の軌跡間の赤色光違反の速度に基づいて評価されます。
結果は、私たちの方法が推定された赤色光の実行率を元のデータの15.7％から2.9％に減らし、それによりデータの不正確さの整流におけるその有効性を示していることを示しています。
このペーパーは、AVデータセットの品質を大幅に向上させ、より広いAIおよびAVリサーチコミュニティに貢献し、さまざまなダウンストリームアプリケーションに利益をもたらします。
コードと改善されたトラフィック信号データは、https：//github.com/michigan-traffic-lab/womd-traffic-signal-data-frovementにオープンソースを供給されています

要約(オリジナル)

Datasets pertaining to autonomous vehicles (AVs) hold significant promise for a range of research fields, including artificial intelligence (AI), autonomous driving, and transportation engineering. Nonetheless, these datasets often encounter challenges related to the states of traffic signals, such as missing or inaccurate data. Such issues can compromise the reliability of the datasets and adversely affect the performance of models developed using them. This research introduces a fully automated approach designed to tackle these issues by utilizing available vehicle trajectory data alongside knowledge from the transportation domain to effectively impute and rectify traffic signal information within the Waymo Open Motion Dataset (WOMD). The proposed method is robust and flexible, capable of handling diverse intersection geometries and traffic signal configurations in real-world scenarios. Comprehensive validations have been conducted on the entire WOMD, focusing on over 360,000 relevant scenarios involving traffic signals, out of a total of 530,000 real-world driving scenarios. In the original dataset, 71.7% of traffic signal states are either missing or unknown, all of which were successfully imputed by our proposed method. Furthermore, in the absence of ground-truth signal states, the accuracy of our approach is evaluated based on the rate of red-light violations among vehicle trajectories. Results show that our method reduces the estimated red-light running rate from 15.7% in the original data to 2.9%, thereby demonstrating its efficacy in rectifying data inaccuracies. This paper significantly enhances the quality of AV datasets, contributing to the wider AI and AV research communities and benefiting various downstream applications. The code and improved traffic signal data are open-sourced at https://github.com/michigan-traffic-lab/WOMD-Traffic-Signal-Data-Improvement

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著者 Xintao Yan,Erdao Liang,Jiawei Wang,Haojie Zhu,Henry X. Liu
発行日 2025-06-08 13:54:46+00:00
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DaDu-Corki: Algorithm-Architecture Co-Design for Embodied AI-powered Robotic Manipulation

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

具体化されたAIロボットは、人間の生活と製造方法を根本的に改善する可能性があります。
ロボットを制御するために大規模な言語モデルを使用するという急成長する分野での継続的な進歩は、効率的なコンピューティング基板に大きく依存しており、この傾向は操作タスクで強く顕著です。
特に、操作タスク用の具体化されたAIロボット用の今日のコンピューティングシステムは、ロボットアクションが個別のフレームベースに分割されるアルゴリズム開発者の関心に純粋に基づいて設計されています。
このような実行パイプラインは、高い遅延とエネルギー消費を生み出します。
このペーパーでは、リアルタイムの具体化されたAI搭載のロボット操作アプリケーション向けのアルゴリズムアーチテクチャの共同設計フレームワークである\ textsc {corki} \ xspaceを提案します。
具体化されたAIロボットの計算パイプラインにおけるLLM推論、ロボット制御、およびデータ通信を切り離すことを目指しています。
1つのフレームのアクションを予測する代わりに、\ textsc {corki} \ xspaceは、近い将来の軌跡を予測して、LLM推論の頻度を減らします。
このアルゴリズムは、ロボットを制御するために使用される実際のトルク信号に変換される軌道を加速するハードウェアと、データ通信と計算との類似点を組み合わせたハードウェアと結合しています。
\ textsc {corki} \ xspaceは、LLM推論の頻度を最大$ 5.1 \ Times $削減し、最大$ 5.9 \ Times $の速度を上げます。
成功率の改善は最大13.9％です。

要約(オリジナル)

Embodied AI robots have the potential to fundamentally improve the way human beings live and manufacture. Continued progress in the burgeoning field of using large language models to control robots depends critically on an efficient computing substrate, and this trend is strongly evident in manipulation tasks. In particular, today’s computing systems for embodied AI robots for manipulation tasks are designed purely based on the interest of algorithm developers, where robot actions are divided into a discrete frame basis. Such an execution pipeline creates high latency and energy consumption. This paper proposes \textsc{Corki}\xspace, an algorithm-architecture co-design framework for real-time embodied AI-powered robotic manipulation applications. We aim to decouple LLM inference, robotic control, and data communication in the embodied AI robots’ compute pipeline. Instead of predicting action for one single frame, \textsc{Corki}\xspace predicts the trajectory for the near future to reduce the frequency of LLM inference. The algorithm is coupled with a hardware that accelerates transforming trajectory into actual torque signals used to control robots and an execution pipeline that parallels data communication with computation. \textsc{Corki}\xspace largely reduces LLM inference frequency by up to $5.1\times$, resulting in up to $5.9\times$ speed up. The success rate improvement can be up to 13.9\%.

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著者 Yiyang Huang,Yuhui Hao,Bo Yu,Feng Yan,Yuxin Yang,Feng Min,Yinhe Han,Lin Ma,Shaoshan Liu,Qiang Liu,Yiming Gan
発行日 2025-06-08 15:01:21+00:00
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MorphoCopter: Design, Modeling, and Control of a New Transformable Quad-Bi Copter

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、モルフォコプターという名前の新しいモーフィング象限を紹介し、その設計、モデリング、制御、および実験テストをカバーしています。
これは、迅速な変換を超ナロープロファイルにすることを可能にするユニークなシングルロータリージョイントを備えています。
四重視点は、ますます洗練された制御システムを備えた映画撮影、農業、災害管理などの用途で広範な採用を見てきましたが、そのハードウェア構成はほとんど変化しておらず、特定の環境で能力を制限しています。
当社の設計は、必要に応じてハードウェア構成がその場で変更できるようにすることにより、これに対処します。
標準飛行モードでは、MorphocopterはX構成を採用し、従来のクアッドコプターとして機能しますが、積み重ねられたビコプターの配置またはその間の任意の構成にすばやく折りたたむことができます。
既存のモーフィング設計は、コンパクトな構成で制御性を犠牲にするか、複雑なマルチジョイントシステムに依存することがよくあります。
さらに、当社の設計は、既存のソリューションよりも大きな幅の減少を実現します。
すべてのロータリージョイント構成にわたって堅牢なパフォーマンスを維持する新しい慣性および制御アクション認識適応制御システムを開発します。
プロトタイプは、わずか数秒で幅を447 mmから138 mm（70 \％近くの減少）に減らすことができます。
厳密なシミュレーションと、堅牢性テスト、軌跡追跡、狭いギャップの合格テストを含む包括的な飛行実験を通じて、モルフォコプターを検証しました。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel morphing quadrotor, named MorphoCopter, covering its design, modeling, control, and experimental tests. It features a unique single rotary joint that enables rapid transformation into an ultra-narrow profile. Although quadrotors have seen widespread adoption in applications such as cinematography, agriculture, and disaster management with increasingly sophisticated control systems, their hardware configurations have remained largely unchanged, limiting their capabilities in certain environments. Our design addresses this by enabling the hardware configuration to change on the fly when required. In standard flight mode, the MorphoCopter adopts an X configuration, functioning as a traditional quadcopter, but can quickly fold into a stacked bicopters arrangement or any configuration in between. Existing morphing designs often sacrifice controllability in compact configurations or rely on complex multi-joint systems. Moreover, our design achieves a greater width reduction than any existing solution. We develop a new inertia and control-action aware adaptive control system that maintains robust performance across all rotary-joint configurations. The prototype can reduce its width from 447 mm to 138 mm (nearly 70\% reduction) in just a few seconds. We validated the MorphoCopter through rigorous simulations and a comprehensive series of flight experiments, including robustness tests, trajectory tracking, and narrow-gap passing tests.

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著者 Harsh Modi,Hao Su,Xiao Liang,Minghui Zheng
発行日 2025-06-08 15:59:54+00:00
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Active Lubrication of Transluminal Medical Instruments

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

翻訳の低侵襲手術は、自然のオリフィスと小さな切開を使用して内部解剖学的構造にアクセスし、迅速な回復と罹患率の低下を促進します。
ただし、ナビゲート機器（キャサテーターと内視鏡）は、解剖学的経路をスルーすると、管腔の壁との摩擦的な相互作用が生じ、穿孔、触覚フィードバックの不良、機器の座屈などの合併症が危険にさらされます。
この論文では、翻訳器具を積極的に潤滑し、周囲の組織で摩擦を動的に減らすための新しいアプローチを提示します。
このアプローチは、機器表面で超音波振動を採用して、接触界面で加圧された流体層を生成し、界面に潤滑し、摩擦を減らします。
このアプローチをプロトタイプカテーテルに実装しました。これは、乾燥した液体潤滑条件、剛性および柔らかいインターフェイス、さまざまな解剖学的曲率に沿って検証しました。
心臓カテーテルのユースケースでは、活性潤滑剤は、既存のブタ大動脈組織で最大42％、硬質基質で82％減少し、健康で石灰化組織でそれぞれ潜在的な性能を示します。
サーマルイメージングにより、組織キャテーター界面の温度が安全な範囲内であることが確認されました。
さらに、このシステムは、カテーテル挿入実験中の座屈を効果的に防ぎ、その可能性をさらに紹介しました。
怪我のリスクを最小限に抑え、手順の安定性を高めることにより、積極的な潤滑は、翻訳介入の安全性と有効性を大幅に向上させることができます。

要約(オリジナル)

Transluminal minimally invasive surgery uses natural orifices and small incisions to access internal anatomical structures, promoting quicker recovery and reduced morbidity. However, navigating instruments–catheters and endoscopes–through anatomical pathways creates frictional interactions with luminal walls, risking complications such as perforation, poor haptic feedback, and instrument buckling. In this paper, we present a new approach to actively lubricate transluminal instruments and dynamically reduce friction with surrounding tissues. This approach employs ultrasonic vibrations, at the instrument surface, to generate a pressurized fluid layer at the contact interface, lubricating the interface and thereby reducing friction. We implemented this approach in a prototype catheter, which we validated under dry and liquid-lubricated conditions, across rigid and soft interfaces, and along varied anatomical curvatures. In a cardiac catheter use case, active lubrication reduced friction by up to 42% on ex-vivo porcine aorta tissue and 82% on rigid substrates, denoting its potential performance on healthy and calcified tissue, respectively. Thermal imaging confirmed that temperature at the tissue-catheter interface remained within safe limits. Additionally, the system effectively prevented buckling during catheter insertion experiment, further showcasing its potential. By minimizing injury risk and enhancing procedural stability, active lubrication can drastically enhance the safety and efficacy of transluminal interventions.

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著者 Mostafa A. Atalla,Jelte Nieuwenhuis,Alan Martin,Xuan Wang,Ahranee Canden,Matt J. Carré,Roger Lewis,Aimée Sakes,Michaël Wiertlewski
発行日 2025-06-08 17:18:29+00:00
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Safe Navigation in Dynamic Environments using Density Functions

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

この作業は、時変障害セットと時変度のターゲット領域を特徴とする動的環境での安全なナビゲーションのための密度ベースのフレームワークを提示します。
結果の密度フィールドの正の勾配として定義されたフィードバックコントローラーの合成を可能にする時変密度関数の分析構造を提案します。
この論文の主な貢献は、特に単一統合器のダイナミクスによって支配されたシステム向けに、提案されたフレームワークの下でほぼすべての安全なナビゲーションを示す厳格な収束証明です。
私たちの知る限り、これらは密度関数を使用した動的環境でのナビゲーションのための彼らの種類の最初の分析保証です。
バックステップや逆ダイナミクスなどの標準的な制御設計手法を使用して、マルチエージェントシステムやロボットマニピュレーターなど、より複雑なダイナミクスを備えたシステムへのフレームワークの適用性を説明します。
これらの結果は、密度ベースのナビゲーション方法を、時代型環境で動作する幅広いクラスのロボットシステムに拡張するための基盤を提供します。

要約(オリジナル)

This work presents a density-based framework for safe navigation in dynamic environments characterized by time-varying obstacle sets and time-varying target regions. We propose an analytical construction of time-varying density functions that enables the synthesis of a feedback controller defined as the positive gradient of the resulting density field. The primary contribution of this paper is a rigorous convergence proof demonstrating almost-everywhere safe navigation under the proposed framework, specifically for systems governed by single-integrator dynamics. To the best of our knowledge, these are the first analytical guarantees of their kind for navigation in dynamic environments using density functions. We illustrate the applicability of the framework to systems with more complex dynamics, including multi-agent systems and robotic manipulators, using standard control design techniques such as backstepping and inverse dynamics. These results provide a foundation for extending density-based navigation methods to a broad class of robotic systems operating in time-varying environments.

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著者 Sriram S. K. S Narayanan,Joseph Moyalan,Umesh Vaidya
発行日 2025-06-08 17:36:06+00:00
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Imperative Learning: A Self-supervised Neuro-Symbolic Learning Framework for Robot Autonomy

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

強化や模倣学習などのデータ駆動型の方法は、ロボットの自律性において顕著な成功を収めています。
しかし、彼らのデータ中心の性質は、依然として、それらをよく変化する環境への一般化から妨げています。
さらに、ロボットタスクのデータのラベル付けは、しばしば非現実的で高価です。
これらの課題を克服するために、ロボットの自律性のために、新しい自己監視ニューロシンボリック（NESY）計算フレームワーク、命令学習（IL）を紹介し、象徴的推論の一般化能力を活用します。
ILのフレームワークは、ニューラルモジュール、推論エンジン、およびメモリシステムの3つの主要なコンポーネントで構成されています。
3つのモジュールで相互学習を可能にする特別なBilevel Optimization（BLO）としてILを策定します。
これは、データ駆動型のアプローチに関連するラベル集約的な障害を克服し、論理的推論、物理的原則、幾何学的分析などに関する象徴的な推論を利用します。ILのいくつかの最適化技術について説明し、パス計画、ルール誘導、最適なODOMetry、およびマルチロボットルートを含む5つの異なるロボット自治タスクを検証します。
さまざまな実験を通じて、ILはロボットの自律性能力を大幅に強化できることを示し、多様なドメイン全体のさらなる研究を触媒すると予想しています。

要約(オリジナル)

Data-driven methods such as reinforcement and imitation learning have achieved remarkable success in robot autonomy. However, their data-centric nature still hinders them from generalizing well to ever-changing environments. Moreover, labeling data for robotic tasks is often impractical and expensive. To overcome these challenges, we introduce a new self-supervised neuro-symbolic (NeSy) computational framework, imperative learning (IL), for robot autonomy, leveraging the generalization abilities of symbolic reasoning. The framework of IL consists of three primary components: a neural module, a reasoning engine, and a memory system. We formulate IL as a special bilevel optimization (BLO), which enables reciprocal learning over the three modules. This overcomes the label-intensive obstacles associated with data-driven approaches and takes advantage of symbolic reasoning concerning logical reasoning, physical principles, geometric analysis, etc. We discuss several optimization techniques for IL and verify their effectiveness in five distinct robot autonomy tasks including path planning, rule induction, optimal control, visual odometry, and multi-robot routing. Through various experiments, we show that IL can significantly enhance robot autonomy capabilities and we anticipate that it will catalyze further research across diverse domains.

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著者 Chen Wang,Kaiyi Ji,Junyi Geng,Zhongqiang Ren,Taimeng Fu,Fan Yang,Yifan Guo,Haonan He,Xiangyu Chen,Zitong Zhan,Qiwei Du,Shaoshu Su,Bowen Li,Yuheng Qiu,Yi Du,Qihang Li,Yifan Yang,Xiao Lin,Zhipeng Zhao
発行日 2025-06-08 18:29:46+00:00
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A Versatile Neural Network Configuration Space Planning and Control Strategy for Modular Soft Robot Arms

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

モジュラーソフトロボットアーム（MSRA）は、シーケンスで接続された複数のモジュールで構成されており、さまざまな方向に異なる角度で曲がることができます。
この機能により、MSRAはシングルモジュールロボットよりも複雑なタスクを実行できます。
ただし、モジュラー構造は、正確な計画と制御の課題も誘導します。
非線形性とヒステリシスは物理モデルを複雑にし、モジュラー構造とDOFの増加はシーケンスに沿ってさらに累積エラーにつながります。
これらの課題に対処するために、S2C2A（アクションへの構成への状態）という名前のMSRAの汎用性の高い構成スペース計画および制御戦略を提案します。
当社のアプローチは、最適化問題であるS2C（状態から構成計画）を定式化します。これは、ターゲット状態に基づいて構成軌跡を生成するためにBILSTMに基づくさまざまな損失関数とフォワードモデルを統合します。
BILSTMに基づく構成コントローラーC2A（アクション制御への構成）は、計画された構成軌跡に従うように実装され、不正確な内部センシングフィードバックのみを活用します。
ケーブル駆動型MSRAを使用して戦略を検証し、位置や方向制御や障害物の回避などの多様なオフラインタスクを実行する能力を実証します。
さらに、当社の戦略は、MSRAに、ターゲットと障害物を備えたオンラインインタラクション機能を備えています。
将来の仕事は、より正確な物理モデルなど、MSRAの課題への対処に焦点を当てています。

要約(オリジナル)

Modular soft robot arms (MSRAs) are composed of multiple modules connected in a sequence, and they can bend at different angles in various directions. This capability allows MSRAs to perform more intricate tasks than single-module robots. However, the modular structure also induces challenges in accurate planning and control. Nonlinearity and hysteresis complicate the physical model, while the modular structure and increased DOFs further lead to cumulative errors along the sequence. To address these challenges, we propose a versatile configuration space planning and control strategy for MSRAs, named S2C2A (State to Configuration to Action). Our approach formulates an optimization problem, S2C (State to Configuration planning), which integrates various loss functions and a forward model based on biLSTM to generate configuration trajectories based on target states. A configuration controller C2A (Configuration to Action control) based on biLSTM is implemented to follow the planned configuration trajectories, leveraging only inaccurate internal sensing feedback. We validate our strategy using a cable-driven MSRA, demonstrating its ability to perform diverse offline tasks such as position and orientation control and obstacle avoidance. Furthermore, our strategy endows MSRA with online interaction capability with targets and obstacles. Future work focuses on addressing MSRA challenges, such as more accurate physical models.

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著者 Zixi Chen,Qinghua Guan,Josie Hughes,Arianna Menciassi,Cesare Stefanini
発行日 2025-06-08 19:06:45+00:00
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A Learning-based Quadcopter Controller with Extreme Adaptation

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、質量、サイズ、アクチュエータの機能に大きなばらつきを持つクアッドコプターを適応的に制御するクワッドコプター向けの学習ベースの低レベルコントローラーを紹介します。
私たちのアプローチは、模倣学習と強化学習の組み合わせを活用し、正確なモデルの推定または手動チューニングの必要性を排除するクワッドコプターの高速適応および一般的な制御フレームワークを作成します。
コントローラーは、センサーアクションの履歴から車両のシステムパラメーターの潜在的な表現を推定し、それを多様なダイナミクスに迅速に適応させることができます。
シミュレーションにおける広範な評価は、適応範囲がトレーニングセットの最大16倍の範囲で、目に見えないクワッドコプターパラメーターに一般化するコントローラーの能力を示しています。
実際のテストでは、コントローラーは3.7倍の質量差があり、100倍以上変化するプロペラ定数のクアッドコプターに正常に展開され、一方、センター外のペイロードやモーターの故障などの障害への迅速な適応も示します。
これらの結果は、設計プロセスを簡素化し、予測不可能な環境での自律的なドローン操作の信頼性を高めるための極端な適応におけるコントローラーの可能性を強調しています。
ビデオとコードはhttps://github.com/muellerlab/xadapt_ctrlにあります

要約(オリジナル)

This paper introduces a learning-based low-level controller for quadcopters, which adaptively controls quadcopters with significant variations in mass, size, and actuator capabilities. Our approach leverages a combination of imitation learning and reinforcement learning, creating a fast-adapting and general control framework for quadcopters that eliminates the need for precise model estimation or manual tuning. The controller estimates a latent representation of the vehicle’s system parameters from sensor-action history, enabling it to adapt swiftly to diverse dynamics. Extensive evaluations in simulation demonstrate the controller’s ability to generalize to unseen quadcopter parameters, with an adaptation range up to 16 times broader than the training set. In real-world tests, the controller is successfully deployed on quadcopters with mass differences of 3.7 times and propeller constants varying by more than 100 times, while also showing rapid adaptation to disturbances such as off-center payloads and motor failures. These results highlight the potential of our controller in extreme adaptation to simplify the design process and enhance the reliability of autonomous drone operations in unpredictable environments. The video and code are at: https://github.com/muellerlab/xadapt_ctrl

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著者 Dingqi Zhang,Antonio Loquercio,Jerry Tang,Ting-Hao Wang,Jitendra Malik,Mark W. Mueller
発行日 2025-06-08 19:33:04+00:00
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Machine Learning-Based Self-Localization Using Internal Sensors for Automating Bulldozers

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

自己局在化は、ブルドーザーを自動化するための重要な技術です。
従来のブルドーザー自己ローカリゼーションシステムは、RTK-GNSS（リアルタイムの運動型グローバルナビゲーション衛星システム）に依存しています。
ただし、RTK-GNSS信号は、特定のマイニング条件で失われることがあります。
したがって、RTK-GNSに依存しない自己ローカリゼーション方法が必要です。
この論文では、ブルドーザー向けの機械学習ベースの自己ローカリゼーション法を提案します。
提案された方法は、内部センサーから機械学習モデルを使用したローカル速度の推定、およびこれらの推定値をグローバルローカリゼーションのために拡張カルマンフィルター（EKF）に組み込むという2つのステップで構成されています。
また、ブルドーザーの匂い測定の新しいデータセットを作成し、スラローム、掘削、斜面での運転など、さまざまな運転シナリオで実験を実施しました。
結果は、提案された自己ローカリゼーション法が、特にスリップが発生した場合、運動学ベースの方法と比較して位置誤差の蓄積を抑制したことを実証しました。
さらに、この研究では、ブレード位置センサーや油圧センサーなどのブルドーザー固有のセンサーが、自己局在化の精度の向上に貢献することが示されました。

要約(オリジナル)

Self-localization is an important technology for automating bulldozers. Conventional bulldozer self-localization systems rely on RTK-GNSS (Real Time Kinematic-Global Navigation Satellite Systems). However, RTK-GNSS signals are sometimes lost in certain mining conditions. Therefore, self-localization methods that do not depend on RTK-GNSS are required. In this paper, we propose a machine learning-based self-localization method for bulldozers. The proposed method consists of two steps: estimating local velocities using a machine learning model from internal sensors, and incorporating these estimates into an Extended Kalman Filter (EKF) for global localization. We also created a novel dataset for bulldozer odometry and conducted experiments across various driving scenarios, including slalom, excavation, and driving on slopes. The result demonstrated that the proposed self-localization method suppressed the accumulation of position errors compared to kinematics-based methods, especially when slip occurred. Furthermore, this study showed that bulldozer-specific sensors, such as blade position sensors and hydraulic pressure sensors, contributed to improving self-localization accuracy.

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著者 Hikaru Sawafuji,Ryota Ozaki,Takuto Motomura,Toyohisa Matsuda,Masanori Tojima,Kento Uchida,Shinichi Shirakawa
発行日 2025-06-08 20:14:43+00:00
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Model Analysis And Design Of Ellipse Based Segmented Varying Curved Foot For Biped Robot Walking

投稿日: 2025年6月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、二足歩行ロボットの楕円ベースのセグメント化されたさまざまな曲率（ESVC）フットのモデリング、設計、および実験的検証を紹介します。
人間の足のセグメント化された曲率のロールオーバー形状に触発されたESVC Footは、足の位置ベースのコントローラーの分析的扱い性を維持しながら、歩行エネルギー効率を高めることを目指しています。
まず、基本機能のみを使用して楕円セグメントの空間変換を策定することにより、ESVCフットの完全な分析接触モデルを導き出します。
次に、既知の骨折に基づいて、後足と前足の最適な楕円形のパラメーターを決定するために、非線形プログラミングアプローチが取り組んでいます。
ロールオーバー長の計算における近似の不正確さに対処するために、エラー補償方法が導入されています。
提案されているESVCフットは、ハイブリッド線形逆折り返しモデルベースのウォーキングコントローラーと統合され、TT IIバイプドロボットのシミュレーションと物理実験の両方で検証されます。
マーキング時間、矢状、および側面の歩行タスクにわたる実験結果は、ESVCフットがラインと扁平足と比較してエネルギー消費を一貫して減少させ、横歩くのが最大18.52 \％改善されることを示しています。
これらの発見は、ESVCフットが、実際の二足歩行の移動に実用的でエネルギー効率の高い代替品を提供することを示しています。
提案された設計方法論は、将来の研究におけるデータ駆動型の足の形状の最適化の基礎も定めています。

要約(オリジナル)

This paper presents the modeling, design, and experimental validation of an Ellipse-based Segmented Varying Curvature (ESVC) foot for bipedal robots. Inspired by the segmented curvature rollover shape of human feet, the ESVC foot aims to enhance gait energy efficiency while maintaining analytical tractability for foot location based controller. First, we derive a complete analytical contact model for the ESVC foot by formulating spatial transformations of elliptical segments only using elementary functions. Then a nonlinear programming approach is engaged to determine optimal elliptical parameters of hind foot and fore foot based on a known mid-foot. An error compensation method is introduced to address approximation inaccuracies in rollover length calculation. The proposed ESVC foot is then integrated with a Hybrid Linear Inverted Pendulum model-based walking controller and validated through both simulation and physical experiments on the TT II biped robot. Experimental results across marking time, sagittal, and lateral walking tasks show that the ESVC foot consistently reduces energy consumption compared to line, and flat feet, with up to 18.52\% improvement in lateral walking. These findings demonstrate that the ESVC foot provides a practical and energy-efficient alternative for real-world bipedal locomotion. The proposed design methodology also lays a foundation for data-driven foot shape optimization in future research.

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著者 Boyang Chen,Xizhe Zang,Chao Song,Yue Zhang,Jie Zhao
発行日 2025-06-08 21:04:00+00:00
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