Improved online DMP spatial generalization and incorporation of dynamic via-points

要約

ダイナミック ムーブメント プリミティブ (DMP) は、さまざまなロボット タスクにおいて顕著な適用性と成功を収めています。これは主に、その一般化、調整、堅牢性の特性に起因すると考えられます。
それにもかかわらず、DMP の空間一般化には場合によっては問題が発生し、過剰または不自然な空間スケーリングが発生する可能性があります。
さらに、DMP の軌道を調整するための中間点 (経由点) の組み込みについては、適切に対処されていません。
この研究では、古典的な DMP 一般化の欠点を修正し、さらに動的な経由ポイントの組み込みを可能にする、改良されたオンライン空間一般化を提案します。
これは、動的な経由点および初期/最終状態の制約に従って、デモンストレーションの形状を維持するために、デモンストレーションされた加速プロファイルからの距離を最小限に抑えることが証明されている DMP 重みのオンライン適応スキームを設計することによって実現されます。
従来の DMP バリアントと他の DMP バリアントとの広範な比較シミュレーションが実行され、実験結果によって提案された方法の適用性と有効性が検証されます。

要約(オリジナル)

Dynamic Movement Primitives (DMP) have found remarkable applicability and success in various robotic tasks, which can be mainly attributed to their generalization, modulation and robustness properties. Nevertheless, the spatial generalization of DMP can be problematic in some cases, leading to excessive or unnatural spatial scaling. Moreover, incorporating intermediate points (via-points) to adjust the DMP trajectory, is not adequately addressed. In this work we propose an improved online spatial generalization, that remedies the shortcomings of the classical DMP generalization, and moreover allows the incorporation of dynamic via-points. This is achieved by designing an online adaptation scheme for the DMP weights which is proved to minimize the distance from the demonstrated acceleration profile in order to retain the shape of the demonstration, subject to dynamic via-point and initial/final state constraints. Extensive comparative simulations with the classical and other DMP variants are conducted, while experimental results validate the applicability and efficacy of the proposed method.

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