体積エルゴディック制御は、非線形システムにおける空間分布に対する最適なカバレッジ行動を合成する手法です。従来のモデルではロボットを体積を持たない点として扱っていましたが、実際のロボットはその身体やセンサーを通じて環境と相互作用します。本研究では、体積状態表現を使用して空間カバレッジを最適化する新しいエルゴディック制御の定式化を紹介します。提案する手法はエルゴディック制御の漸近的カバレッジ保証を保持しつつ、リアルタイム制御のための計算オーバーヘッドを最小限に抑え、多様なサンプルベースの体積モデルをサポートします。複数のロボットダイナミクスやエンドエフェクタの幾何形状を用いた検索および操作タスクで、標準的なエルゴディック制御メソッドよりも2倍以上のカバレッジ効率の改善を示し、100%のタスク完了率を維持しています。最終的には、機械的消去作業を行うロボットアームでの有効性も実証しています。