RoMoCo: 二足歩行・ヒューマノイドロボットのための低次元モデルベース歩行制御ツールボックス
RoMoCo: Robotic Motion Control Toolbox for Reduced-Order Model-Based Locomotion on Bipedal and Humanoid Robots
二足歩行・ヒューマノイドロボット向けに、低次元モデルベースの歩行計画と全身制御を統一的APIで扱えるオープンソースC++ツールボックスを開発し、複数機体のシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Min Dai, Aaron D. Ames
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present RoMoCo, an open-source C++ toolbox for the synthesis and evaluation of reduced-order model-based planners and whole-body controllers for bipedal and humanoid robots. RoMoCo's modular architecture unifies state-of-the-art planners and whole-body locomotion controllers under a consistent API, enabling rapid prototyping and reproducible benchmarking. By leveraging reduced-order models for platform-agnostic gait generation, RoMoCo enables flexible controller design across diverse robots. We demonstrate its versatility and performance through extensive simulations on the Cassie, Unitree H1, and G1 robots, and validate its real-world efficacy with hardware experiments on the Cassie and G1 humanoids.
