VP-STO: Via-point-based Stochastic Trajectory Optimization for Reactive Robot Behavior

要約

複雑な動的環境で反応ロボットの動作を達成することは、目前のタスクに対して十分に高い周波数で将来の動作を再計画できるように、軌道最適化問題を十分に迅速に解決できることに依存しているため、依然として困難です。
ロボット マニピュレーターのモデル予測制御 (MPC) の現在の制限は、非効率的で高次元の軌跡表現と、軌跡最適化プロセスにおける時間最適化の怠慢から生じると主張します。
したがって、空間と時間にわたって共同で最適化し、共同空間で滑らかでタイミング最適なロボット軌道を生成するモーション最適化フレームワークを提案します。
タスクに依存しない一方で、私たちの定式化は、衝突回避などの追加のタスク固有の要件を組み込むことができますが、リアルタイムの制御レートを維持できます。これは、閉ループ操作に関するシミュレーションおよび実世界のロボット実験で実証されています。
追加資料については、https://sites.google.com/oxfordrobotics.institute/vp-sto にアクセスしてください。

要約(オリジナル)

Achieving reactive robot behavior in complex dynamic environments is still challenging as it relies on being able to solve trajectory optimization problems quickly enough, such that we can replan the future motion at frequencies which are sufficiently high for the task at hand. We argue that current limitations in Model Predictive Control (MPC) for robot manipulators arise from inefficient, high-dimensional trajectory representations and the negligence of time-optimality in the trajectory optimization process. Therefore, we propose a motion optimization framework that optimizes jointly over space and time, generating smooth and timing-optimal robot trajectories in joint-space. While being task-agnostic, our formulation can incorporate additional task-specific requirements, such as collision avoidance, and yet maintain real-time control rates, demonstrated in simulation and real-world robot experiments on closed-loop manipulation. For additional material, please visit https://sites.google.com/oxfordrobotics.institute/vp-sto.

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