要約
軌道の最適化は、ロボットの動作計画と制御のための強力なツールです。
最先端の汎用非線形計画法ソルバーは多用途であり、制約を効果的に処理し、高い数値ロバスト性を提供しますが、手元にある最適な制御問題構造を十分に活用していないため、処理速度が遅くなります。
既存の構造利用ソルバーは高速ですが、多くの場合、非線形性に対処したり、パス制約 (等式または不等号) を強制するペナルティ手法に依存したりする技術が不足しています。
この研究では、Fatrop を紹介します。これは高速で、汎用の非線形最適化ソルバーの顕著な機能の恩恵を受ける軌道最適化ソルバーです。
高速化は主に、段階的な等式制約もサポートするように一般化されたリカッティ再帰に基づく、特殊な線形ソルバーの統合によって実現されます。
アルゴリズムの可能性を実証するために、最小時間目標や衝突禁止制約の問題など、数値的な観点から困難な一連のロボット問題でベンチマークが行われます。
このソルバーは、クアッドローター、ロボット マニピュレーター、トラック トレーラーの軌道生成の問題を数十ミリ秒で解決することが示されています。
このアルゴリズムの C++ コード実装は、オープン ソース ソフトウェアとしてこの作業に付属しており、GNU Lesser General Public License (LGPL) に基づいてリリースされています。
このソフトウェア フレームワークは、ロボット工学コミュニティがより困難なアプリケーションで軌道の最適化を使用することを奨励し、可能にする可能性があります。
要約(オリジナル)
Trajectory optimization is a powerful tool for robot motion planning and control. State-of-the-art general-purpose nonlinear programming solvers are versatile, handle constraints effectively and provide a high numerical robustness, but they are slow because they do not fully exploit the optimal control problem structure at hand. Existing structure-exploiting solvers are fast, but they often lack techniques to deal with nonlinearity or rely on penalty methods to enforce (equality or inequality) path constraints. This work presents Fatrop: a trajectory optimization solver that is fast and benefits from the salient features of general-purpose nonlinear optimization solvers. The speed-up is mainly achieved through the integration of a specialized linear solver, based on a Riccati recursion that is generalized to also support stagewise equality constraints. To demonstrate the algorithm’s potential, it is benchmarked on a set of robot problems that are challenging from a numerical perspective, including problems with a minimum-time objective and no-collision constraints. The solver is shown to solve problems for trajectory generation of a quadrotor, a robot manipulator and a truck-trailer problem in a few tens of milliseconds. The algorithm’s C++-code implementation accompanies this work as open source software, released under the GNU Lesser General Public License (LGPL). This software framework may encourage and enable the robotics community to use trajectory optimization in more challenging applications.
arxiv情報
著者 | Lander Vanroye,Ajay Sathya,Joris De Schutter,Wilm Decré |
発行日 | 2023-07-27 14:31:49+00:00 |
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