RK-MPC: オフロード環境における四足歩行のための残差Koopmanモデル予測制御
arXiv cs.RO / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、持ち上げ（リフティング）座標上で小型に学習した線形残差予測器によりテンプレート・モデルの不一致を補正する、Koopmanに基づくデータ駆動MPCフレームワーク「RK-MPC」を提案する。
- RK-MPCは、残差モデルを凸二次計画問題（QP）のMPC定式化に埋め込むことで実時間での可行性を維持し、オンボード実行を500 Hzを目標としている。
- 著者らは多ステップ予測誤差に関する保証を提示し、接触のばらつきや地形外乱のもとで予測精度が向上することを示す。
- GazeboおよびUnitree Go1上での実験により、複数の地形（芝生、砂利、雪、氷）および歩容スケジュールにわたる信頼性のあるブラインド四足歩行を実現している。
- Koopman/EDMDのベースラインとの比較（モノミアルやSE(3)構造化基底など、観測辞書の選択を変えた場合）により、残差補正が閉ループ性能を改善し、観測設計への感度を低減することが示される。
