The Mini Wheelbot: A Testbed for Learning-based Balancing, Flips, and Articulated Driving

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

ミニホイールボットは、学習ベースのコントロールのテストベッドとして設計されたバランスの取れた反応ホイールユニサイクルロボットです。
これは、小型で強力で頑丈なフォームファクターの非常に非線形ヨーダイナミクス、非ホロノミー運転、離散コンタクトスイッチを備えた不安定なシステムです。
ミニホイールボットは、ホイールを使用して、初期の方向から立ち上がることができます。これは、繰り返しの実験や挑戦的なハーフフリップで自動環境リセットを可能にします。
2つの一般的な学習ベースのコントロールアルゴリズムを実装することにより、テストベッドとしてのミニホイールボットの有効性を説明します。
まず、バランスコントローラーを調整するためのベイジアンの最適化を紹介します。
第二に、ジャイロスコープ効果を使用してロボットを再配向し、高レベルの速度と方向コマンドを追跡できる専門家の非線形MPCからの模倣学習を使用します。
後者を使用すると、ロボットはユーザーコマンドに基づいて運転できます – このクラスのロボットで初めて。
ミニホイールボットは、学習ベースのコントロールアルゴリズムをテストすることに魅力的であるだけでなく、実験のビデオで実証されているように、一緒に仕事をするのも楽しいです。

要約(オリジナル)

The Mini Wheelbot is a balancing, reaction wheel unicycle robot designed as a testbed for learning-based control. It is an unstable system with highly nonlinear yaw dynamics, non-holonomic driving, and discrete contact switches in a small, powerful, and rugged form factor. The Mini Wheelbot can use its wheels to stand up from any initial orientation – enabling automatic environment resets in repetitive experiments and even challenging half flips. We illustrate the effectiveness of the Mini Wheelbot as a testbed by implementing two popular learning-based control algorithms. First, we showcase Bayesian optimization for tuning the balancing controller. Second, we use imitation learning from an expert nonlinear MPC that uses gyroscopic effects to reorient the robot and can track higher-level velocity and orientation commands. The latter allows the robot to drive around based on user commands – for the first time in this class of robots. The Mini Wheelbot is not only compelling for testing learning-based control algorithms, but it is also just fun to work with, as demonstrated in the video of our experiments.

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著者 Henrik Hose,Jan Weisgerber,Sebastian Trimpe
発行日 2025-02-07 00:36:30+00:00
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Joint State and Noise Covariance Estimation

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、ガウスノイズによって破損した測定値からの主要なパラメーター（ポーズやポイントなど）とともに、ノイズ共分散マトリックスを共同で推定する問題に取り組んでいます。
このような設定では、ノイズ共分散行列は、最小二乗問題で個々の測定に割り当てられた重みを決定します。
関節の問題が凸構造を示し、関節最大値と尤度フレームワークおよびいくつかのバリアント内の最適なノイズ共分散推定（分析ソリューションを使用）の完全な特性評価を提供することを示します。
この理論的結果を活用して、主要なパラメーターとノイズ共分散行列を共同で推定する2つの新しいアルゴリズムを提案します。
アプローチを検証するために、さまざまなシナリオで広範な実験を実施し、特定のスラムに焦点を当てたロボット工学とコンピュータービジョン推定の問題に関するアプリケーションに関する実用的な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

This paper tackles the problem of jointly estimating the noise covariance matrix alongside primary parameters (such as poses and points) from measurements corrupted by Gaussian noise. In such settings, the noise covariance matrix determines the weights assigned to individual measurements in the least squares problem. We show that the joint problem exhibits a convex structure and provide a full characterization of the optimal noise covariance estimate (with analytical solutions) within joint maximum a posteriori and likelihood frameworks and several variants. Leveraging this theoretical result, we propose two novel algorithms that jointly estimate the primary parameters and the noise covariance matrix. To validate our approach, we conduct extensive experiments across diverse scenarios and offer practical insights into their application in robotics and computer vision estimation problems with a particular focus on SLAM.

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著者 Kasra Khosoussi,Iman Shames
発行日 2025-02-07 00:40:54+00:00
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Cooperative Payload Estimation by a Team of Mocobots

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

次のシナリオを検討してください。人間は、複数のモバイルマニピュレーターをガイドして、共通のペイロードを把握します。
モバイルマニピュレーターチームによるペイロードのその後の高性能自律操作、または人間との共同操作のために、ロボットは他のロボットがペイロードに接続されている場所、およびペイロードの質量と慣性特性を発見できるはずです
。
この論文では、ロボットがこの情報を自律的に発見する方法について説明します。
ロボットはペイロードを協力して操作し、把握フレームのツイスト、ツイスト誘導体、およびレンチデータを使用して、グラップフレーム、ペイロードの質量の位置、ペイロードの慣性マトリックス間の変換マトリックスを推定します。
この方法は、3つのモバイルコボットまたはモコボットのチームで実験的に検証されます。

要約(オリジナル)

Consider the following scenario: a human guides multiple mobile manipulators to grasp a common payload. For subsequent high-performance autonomous manipulation of the payload by the mobile manipulator team, or for collaborative manipulation with the human, the robots should be able to discover where the other robots are attached to the payload, as well as the payload’s mass and inertial properties. In this paper, we describe a method for the robots to autonomously discover this information. The robots cooperatively manipulate the payload, and the twist, twist derivative, and wrench data at their grasp frames are used to estimate the transformation matrices between the grasp frames, the location of the payload’s center of mass, and the payload’s inertia matrix. The method is validated experimentally with a team of three mobile cobots, or mocobots.

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著者 Haoxuan Zhang,C. Lin Liu,Matthew L. Elwin,Randy A. Freeman,Kevin M. Lynch
発行日 2025-02-07 01:18:33+00:00
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Force interaction, modeling and soft tissue deformation during reciprocating insertion of multi-part probe

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

軟部組織の挿入のために往復運動を採用する産卵産生ワズプのバイオに触発されたエンジニアリングは、挿入力を削減し、組織の損傷を最小限に抑える上で潜在的な利点を提供します。
ただし、組織の相互作用と節約の根本的なメカニズムは完全には理解されていません。
この研究では、産卵型の往復運動を模倣するように設計されたマルチパートプローブを調査することを目指しています。
プローブと軟部組織間の相互作用を研究するために相互挿入モデルが開発され、実験テストは、力センサーとレーザー光学技術を使用して実施され、相互作用する力と組織の変形に関する洞察を得ました。
結果は、相互運動の切断段階で、軟質基質のピーク力と平均変位は、それぞれ1 mm/sの全体的なプローブ速度での直接挿入と比較して、それぞれ約19％と20％低かったことを明らかにしています。
この研究では、機械的モデリングと実験分析を組み合わせた新しいアプローチを提示して、往復挿入法の力力学を調査し、プローブと軟部組織の間の相互作用をよりよく理解します。

要約(オリジナル)

The bio-inspired engineering of ovipositing wasps, which employ a reciprocating motion for soft tissue insertion, offers potential advantages in reducing insertion force and minimizing tissue damage. However, the underlying mechanisms of tissue interaction and sparing are not fully understood. In this study, we aim to investigate a multi-part probe designed to mimic the reciprocating motion of ovipositors. A reciprocal insertion model was developed to study the interaction between the probe and soft tissue, and experimental testing was conducted using a force sensor and laser optical technique to gain insights into interacting forces and tissue deformation. The results reveal that during the cutting phase of reciprocal motion, the peak force and average displacement of the soft substrate were approximately 19% and 20% lower, respectively, compared to direct insertion at an overall probe velocity of 1 mm/s. This study presents a novel approach combining mechanical modeling and experimental analysis to explore the force mechanics of the reciprocating insertion method, providing a better understanding of the interaction between the probe and soft tissue.

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著者 Tassanai Parittotokkaporn,Matthew Oldfield,Luca Frasson,Ferdinando Rodriguez y Baena
発行日 2025-02-07 01:54:11+00:00
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Formation Control for Enclosing and Tracking via Relative Localization

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

このペーパーでは、外部のローカリゼーションシステムに依存せずに移動ターゲットを永続的に囲み、追跡するために、複数の無人航空機（UAV）を調整するための統合フレームワークを提案します。
提案されたフレームワークは、協調状態推定器、円形形成パターンジェネレーター、およびフォーメーション追跡コントローラーの3つのモジュールで構成されています。
協調状態の推定モジュールでは、UAV間の相対位置を推定するための再帰最小二乗推定器（RLSE）が分散カルマンフィルター（DKF）と統合され、ターゲットの状態の永続的な推定が可能になります。
UAVが環境閉塞のためにターゲットの直接測定を失うと、近隣からの測定値がUAVのローカルフレームに揃えられ、間接測定が提供されます。
2番目のモジュールは、結合オシレータモデルを使用して、目的の円形形成パターンの計画に焦点を当てています。
このパターンは、移動ターゲットを囲む円の周りにUAVの均等な分布を保証します。
円形形成の永続的な励起特性は、最初のモジュールで収束を達成するために重要です。
最後に、コンセンサスベースのフォーメーションコントローラーは、複数のUAVが境界のある制御入力を確保しながら、計画された円形形成パターンを漸近的に追跡できるように設計されています。
理論分析は、提案されたフレームワークが一定の速度でターゲットの漸近追跡を保証することを示しています。
速度が変化するターゲットの場合、追跡エラーは、ターゲットの最大加速度に関連する境界領域に収束します。
シミュレーションと実験では、提案されたアルゴリズムの有効性を検証します。

要約(オリジナル)

This paper proposes an integrated framework for coordinating multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) in a distributed manner to persistently enclose and track a moving target without relying on external localization systems. The proposed framework consists of three modules: cooperative state estimators, circular formation pattern generators, and formation tracking controllers. In the cooperative state estimation module, a recursive least squares estimator (RLSE) for estimating the relative positions between UAVs is integrated with a distributed Kalman filter (DKF), enabling a persistent estimation of the target’s state. When a UAV loses direct measurements of the target due to environmental occlusion, measurements from neighbors are aligned into the UAV’s local frame to provide indirect measurements. The second module focuses on planning a desired circular formation pattern using a coupled oscillator model. This pattern ensures an even distribution of UAVs around a circle that encloses the moving target. The persistent excitation property of the circular formation is crucial for achieving convergence in the first module. Finally, a consensus-based formation controller is designed to enable multiple UAVs to asymptotically track the planned circular formation pattern while ensuring bounded control inputs. Theoretical analysis demonstrates that the proposed framework ensures asymptotic tracking of a target with constant velocity. For a target with varying velocity, the tracking error converges to a bounded region related to the target’s maximum acceleration. Simulations and experiments validate the effectiveness of the proposed algorithm.

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著者 Xueming Liu,Dengyu Zhang,Qingrui Zhang,Tianjiang Hu
発行日 2025-02-07 02:03:32+00:00
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Exercise Specialists Evaluation of Robot-led Physical Therapy for People with Parkinsons Disease

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

ロボット主導の理学療法（PT）は、臨床運動スペシャリスト（ES）および理学療法士が提供するケアを強化するための有望な手段を提供し、自宅などの診療所外で処方された運動への患者の遵守を改善します。
ロボット奏者、ES、理学療法士、および職業療法士、患者の間の共同の取り組みは、各利害関係者のニーズを満たすインタラクティブでパーソナライズされた運動システムを開発するために不可欠です。
私たちは、システムの認識された有効性と受け入れに焦点を当てて、[1]で導入されたパーキンソン病患者（PD）のための11のESが11のESを評価したユーザー研究を実施しました。
テクノロジー受け入れアンケート、タスクロードアンケート、半構造化されたインタビューなどの混合メソッドアプローチを利用して、システムとの対話後のESの視点と経験に関する包括的な洞察を集めました。
調査結果は、PDの従来のPTを強化し、患者の関与を強化し、一貫した運動サポートを確保するシステムの能力を強調する非常に肯定的な受容を明らかにしています。
また、改善のための2つの重要な領域を特定しました。より多くの人間のようなフィードバックシステムを組み込み、ロボットの使いやすさを増やします。
この研究では、ロボットエイズをPDのPTに組み込むことの価値を強調し、より効果的でユーザーフレンドリーなリハビリテーション技術の開発を導くことができる洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Robot-led physical therapy (PT) offers a promising avenue to enhance the care provided by clinical exercise specialists (ES) and physical and occupational therapists to improve patients’ adherence to prescribed exercises outside of a clinic, such as at home. Collaborative efforts among roboticists, ES, physical and occupational therapists, and patients are essential for developing interactive, personalized exercise systems that meet each stakeholder’s needs. We conducted a user study in which 11 ES evaluated a novel robot-led PT system for people with Parkinson’s disease (PD), introduced in [1], focusing on the system’s perceived efficacy and acceptance. Utilizing a mixed-methods approach, including technology acceptance questionnaires, task load questionnaires, and semi-structured interviews, we gathered comprehensive insights into ES perspectives and experiences after interacting with the system. Findings reveal a broadly positive reception, which highlights the system’s capacity to augment traditional PT for PD, enhance patient engagement, and ensure consistent exercise support. We also identified two key areas for improvement: incorporating more human-like feedback systems and increasing the robot’s ease of use. This research emphasizes the value of incorporating robotic aids into PT for PD, offering insights that can guide the development of more effective and user-friendly rehabilitation technologies.

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著者 Matthew Lamsey,Meredith D. Wells,Lydia Hamby,Paige Scanlon,Rouida Siddiqui,You Liang Tan,Jerry Feldman,Charles C. Kemp,Madeleine E. Hackney
発行日 2025-02-07 03:37:13+00:00
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Building Rome with Convex Optimization

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

グローバルバンドル調整は、深さ予測と凸の最適化により簡単になります。
（i）2Dキーポイント測定を学習された深さで3Dに持ち上げるスケーリングされたバンドル調整（SBA）定式化を提案します。
Burer-Monteiro FactionizationとCUDAベースの信託地域のRiemannian Optimizer（XMと呼ばれる）を備えた極端なスケールでのSDP緩和は、XMを最適化エンジンとしてモーション（SFM）パイプラインから構造を構築し、XM-SFMがXM-SFMを示していることを示しています。
既存のSFMパイプラインと再構成の品質の点で好意的に支配または比較しますが、より速く、よりスケーラブルで、初期化が含まれていません。

要約(オリジナル)

Global bundle adjustment is made easy by depth prediction and convex optimization. We (i) propose a scaled bundle adjustment (SBA) formulation that lifts 2D keypoint measurements to 3D with learned depth, (ii) design an empirically tight convex semidfinite program (SDP) relaxation that solves SBA to certfiable global optimality, (iii) solve the SDP relaxations at extreme scale with Burer-Monteiro factorization and a CUDA-based trust-region Riemannian optimizer (dubbed XM), (iv) build a structure from motion (SfM) pipeline with XM as the optimization engine and show that XM-SfM dominates or compares favorably with existing SfM pipelines in terms of reconstruction quality while being faster, more scalable, and initialization-free.

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著者 Haoyu Han,Heng Yang
発行日 2025-02-07 03:53:46+00:00
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Safety-Critical Planning and Control for Dynamic Obstacle Avoidance Using Control Barrier Functions

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

動的障害物の回避は、最適な制御と最適化に基づく軌道計画の問題のための困難なトピックです。
多くの既存の作業は、制御システムの安全上の制約を実施するために、制御バリア関数（CBF）を使用しています。
CBFは通常、障害物までの距離に基づいて定式化されるか、安全性向上ツールとしてパス計画アルゴリズムと統合されます。
ただし、これらのアプローチは通常、障害物境界方程式の知識を必要とするか、計算効率が非常に遅くなります。
この論文では、衝突のない軌道を生成するために、離散時間高次CBFS（DHOCBFS）を使用したモデル予測制御（MPC）に基づくフレームワークを提案します。
DHOCBFは、障害物の境界方程式を知る必要なく、グリッドマッピングを介して生成された凸ポリトープから最初に取得されます。
さらに、このフレームワークにパス計画アルゴリズムが組み込まれ、生成された軌道のグローバルな最適性が確保されます。
数値的な例を通じて、私たちのフレームワークにより、一輪車ロボットが凸型障害と非凸障害の両方で環境を安全かつ効率的にナビゲートできるようにすることを実証します。
当社の方法を確立されたCBFベースのベンチマークと比較することにより、軌跡の生成と障害物の回避における優れたコンピューティング効率、長さの最適性、および実現可能性を示します。

要約(オリジナル)

Dynamic obstacle avoidance is a challenging topic for optimal control and optimization-based trajectory planning problems. Many existing works use Control Barrier Functions (CBFs) to enforce safety constraints for control systems. CBFs are typically formulated based on the distance to obstacles, or integrated with path planning algorithms as a safety enhancement tool. However, these approaches usually require knowledge of the obstacle boundary equations or have very slow computational efficiency. In this paper, we propose a framework based on model predictive control (MPC) with discrete-time high-order CBFs (DHOCBFs) to generate a collision-free trajectory. The DHOCBFs are first obtained from convex polytopes generated through grid mapping, without the need to know the boundary equations of obstacles. Additionally, a path planning algorithm is incorporated into this framework to ensure the global optimality of the generated trajectory. We demonstrate through numerical examples that our framework allows a unicycle robot to safely and efficiently navigate tight, dynamically changing environments with both convex and nonconvex obstacles. By comparing our method to established CBF-based benchmarks, we demonstrate superior computing efficiency, length optimality, and feasibility in trajectory generation and obstacle avoidance.

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著者 Shuo Liu,Yihui Mao,Calin A. Belta
発行日 2025-02-07 03:55:44+00:00
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Using Clarke Transform to Create a Framework on the Manifold: From Sampling via Trajectory Generation to Control

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

任意の数のジョイントを備えた空間変位作用された連続体ロボットのクラーク座標に基づくフレームワークを提示します。
このフレームワークは、3つのモジュラーコンポーネント、つまりマニホールドで定義されたプランナー、軌道ジェネレーター、およびコントローラーで構成されています。
すべてのコンポーネントは計算効率が良く、コンパクトで、分岐しておらず、エンコーダーを使用して、Clarke座標に基づいていない既存のフレームワークコンポーネントをインターフェースできます。
ジョイント空間とマニホールドの運動学的制約とマニホールドの関係を導き出して、マニホールドに滑らかな軌跡を生成します。
さらに、変位制約と並列曲線の間の接続を確立します。
その有効性を実証するために、4つのセグメントを備えた変位作動された連続体ロボットのシミュレーションのデモンストレーションが提示されています。

要約(オリジナル)

We present a framework based on Clarke coordinates for spatial displacement-actuated continuum robots with an arbitrary number of joints. This framework consists of three modular components, i.e., a planner, trajectory generator, and controller defined on the manifold. All components are computationally efficient, compact, and branchless, and an encoder can be used to interface existing framework components that are not based on Clarke coordinates. We derive the relationship between the kinematic constraints in the joint space and on the manifold to generate smooth trajectories on the manifold. Furthermore, we establish the connection between the displacement constraint and parallel curves. To demonstrate its effectiveness, a demonstration in simulation for a displacement-actuated continuum robot with four segments is presented.

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著者 Reinhard M. Grassmann,Jessica Burgner-Kahrs
発行日 2025-02-07 03:56:05+00:00
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UniAff: A Unified Representation of Affordances for Tool Usage and Articulation with Vision-Language Models

投稿日: 2025年2月10日 作成者: jarxiv

要約

ロボット操作に関する以前の研究は、基礎となる3D運動の制約とアフォーダンスの限られた理解に基づいています。
これらの課題に対処するために、3Dオブジェクト中心の操作と統一された定式化にタスク理解を統合するUniaffと呼ばれる包括的なパラダイムを提案します。
具体的には、19のカテゴリから900の明確なオブジェクトと12のカテゴリから600のツールで構成される操作関連のキー属性をラベル付けしたデータセットを構築しました。
さらに、MLLMSを活用して、アフォーダンス認識や3Dモーション制約に関する推論など、操作タスクのオブジェクト中心の表現を推測します。
シミュレーションと現実世界の両方の設定での包括的な実験は、Uniaffがツールと明確なオブジェクトのロボット操作の一般化を大幅に改善することを示しています。
Uniaffが将来の統一されたロボット操作タスクの一般的なベースラインとして機能することを願っています。
画像、ビデオ、データセット、およびコードは、プロジェクトWebサイト（https：//sites.google.com/view/uni-aff/home）に公開されています。

要約(オリジナル)

Previous studies on robotic manipulation are based on a limited understanding of the underlying 3D motion constraints and affordances. To address these challenges, we propose a comprehensive paradigm, termed UniAff, that integrates 3D object-centric manipulation and task understanding in a unified formulation. Specifically, we constructed a dataset labeled with manipulation-related key attributes, comprising 900 articulated objects from 19 categories and 600 tools from 12 categories. Furthermore, we leverage MLLMs to infer object-centric representations for manipulation tasks, including affordance recognition and reasoning about 3D motion constraints. Comprehensive experiments in both simulation and real-world settings indicate that UniAff significantly improves the generalization of robotic manipulation for tools and articulated objects. We hope that UniAff will serve as a general baseline for unified robotic manipulation tasks in the future. Images, videos, dataset, and code are published on the project website at:https://sites.google.com/view/uni-aff/home

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著者 Qiaojun Yu,Siyuan Huang,Xibin Yuan,Zhengkai Jiang,Ce Hao,Xin Li,Haonan Chang,Junbo Wang,Liu Liu,Hongsheng Li,Peng Gao,Cewu Lu
発行日 2025-02-07 05:25:16+00:00
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