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群制御arXiv:2605.17300

HCLM: 二足四脚ロボットによる協調ロコ操作のための階層的フレームワーク

HCLM: A Hierarchical Framework for Cooperative Loco-Manipulation with Dual Quadrupeds

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二足四脚ロボットのペアによる協調的な移動操作を実現する階層的フレームワークを提案。高レベルの協調推論と低レベルの堅牢な動作実行を分離し、シミュレーションと実世界での検証を行った。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 二足の四脚ロボットによる協調的な loco-manipulation のための階層型フレームワーク HCLM を提案。 - 高レベルの協調推論と低レベルの運動実行を分離。 - 浮動ベース間の閉リンク物理相互作用を伴う協調操作を対象。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の単一ロボットや固定ベースの協調と異なり、浮動ベース間の空間調整・運動・閉リンク相互作用の相反する要求を階層分離で解決。 - 座標系に依存しない空間協調パターンを学習し、厳密な configuration agnosticism を実現。 - 閉リンク相互作用時の内部応力を厳密に調整する cooperative admittance scheme を統合。

3. 技術・手法の肝は?

- 高レベル: 集中型 Joint Diffusion Policy が SE(3)-invariant な task-space 表現を用いて座標非依存の空間協調を学習。 - 低レベル: task-centric hybrid Whole-Body Controller が proactive な kinematic Model Predictive Control による衝突回避速度分配と reactive 実行層を統合。 - reactive 層は end-effector 追従の高速応答を保証し、cooperative admittance scheme で運動学的衝突を安全に解決し内部応力を調整。

4. どうやって有効だと検証した?

- 段階的に難易度を上げたシミュレーションシナリオで検証。 - 協調運搬、梱包、ハンドオーバーを含む。 - ハンドオーバーは実世界でも展開。 - 信頼性の高いタスク実行、厳密な configuration agnosticism、深刻な物理的摂動に対する高い耐性を実証。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法として Joint Diffusion Policy、kinematic Model Predictive Control、cooperative admittance scheme が挙げられる。 - 同分野の定番として multi-robot loco-manipulation、whole-body control、diffusion policy に関する文献が考えられる。

※ 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: Qixuan Li, Chen Le, Jincheng Yu, Xinlei Chen

分類: cs.RO

原文アブストラクト

We introduce HCLM, a hierarchical framework for general-purpose cooperative loco-manipulation with dual quadrupedal systems. Coordinating multi-robot collaborative manipulation across floating bases is highly challenging due to the conflicting demands of spatial coordination, robust locomotion, and closed-chain physical interactions. To resolve this, our architecture systematically decouples high-level collaborative reasoning from low-level robust motion execution. At the high level, a centralized Joint Diffusion Policy leverages an SE(3)-invariant task-space representation to learn coordinate-agnostic spatial coordination patterns. To translate these frame-agnostic references into physical motion, a task-centric hybrid Whole-Body Controller synergizes a proactive kinematic Model Predictive Control for collision-free velocity distribution with a reactive execution layer. Crucially, this reactive layer guarantees rapid responsiveness for precise end-effector tracking, while concurrently integrating active force regulation via a cooperative admittance scheme to safely resolve kinematic conflicts and strictly regulate internal stresses during closed-chain interactions. We validate the framework across progressively challenging simulated scenarios, including cooperative carrying, packing and handovers, and successfully deploy the latter in the real world. The results demonstrate reliable task execution, strict configuration agnosticism, and exceptional resilience against severe physical perturbations, offering a highly robust pathway for multi-robot embodied coordination.

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