Inverse Kinematics with Forward Dynamics Solvers for Sampled Motion Tracking

要約

エンドエフェクタを用いた直交運動の追跡は、ロボット制御の基本的なタスクである。事前にわからない動きに対しては、ソルバは離散的にサンプリングされた目標姿勢に対する逆運動学（IK）問題の高速解を見つけなければなりません。一方、関節制御レベルでは、ロボットのアクチュエータは連続領域で動作するため、個々の状態間の滑らかな遷移が必要となる。本研究では、この目標を達成するために、マニピュレータの仮想条件付き双子の質量行列を用いた、よく知られたヤコビアン・トランスポーズ法の改良を発表した。UR10を使用した結果、ダイナミクスに基づくソルバーが、通常のヤコビアン法よりも収束性と品質に優れていることが示されました。このアルゴリズムは、一般的なロボットライブラリを用いて、コントローラとして簡単に実装することができます。

要約(オリジナル)

Tracking Cartesian motion with end~effectors is a fundamental task in robot control. For motion that is not known in advance, the solvers must find fast solutions to the inverse kinematics (IK) problem for discretely sampled target poses. On joint control level, however, the robot’s actuators operate in a continuous domain, requiring smooth transitions between individual states. In this work, we present a boost to the well-known Jacobian transpose method to address this goal, using the mass matrix of a virtually conditioned twin of the manipulator. Results on the UR10 show superior convergence and quality of our dynamics-based solver against the plain Jacobian method. Our algorithm is straightforward to implement as a controller, using common robotics libraries.

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