On the Design of Region-Avoiding Metrics for Collision-Safe Motion Generation on Riemannian Manifolds

要約

関節の制限、自己衝突、環境との衝突などの制約を満たす、エネルギー効率の高い動的認識ロボットの動作を生成することは依然として課題です。
これに関連して、リーマン幾何学は、いわゆる配置空間多様体上の測地線を使用してロボットの動作を特定することにより、有望な解決策を提供します。
この多様体ではロボットの固有のダイナミクスが当然考慮されていますが、関節の制限、自己衝突、環境との衝突などの制約は依然として見落とされています。
この論文では、特定の領域を効率的に回避する測地線としてロボットの動作を生成できるようにする、構成空間多様体のリーマン計量の修正を提案します。
ジョイントおよびタスク空間内の立ち入り禁止領域から遠ざかる加速度を体系的に生成することにより、厳密な領域回避を保証するバリア関数に基づくリーマン計量のクラスを導入します。
提案されたリーマン計量を評価して、エネルギー効率が高く、動的に認識され、衝突のない人型ロボットの動きを測地線およびそのシーケンスとして生成します。

要約(オリジナル)

The generation of energy-efficient and dynamic-aware robot motions that satisfy constraints such as joint limits, self-collisions, and collisions with the environment remains a challenge. In this context, Riemannian geometry offers promising solutions by identifying robot motions with geodesics on the so-called configuration space manifold. While this manifold naturally considers the intrinsic robot dynamics, constraints such as joint limits, self-collisions, and collisions with the environment remain overlooked. In this paper, we propose a modification of the Riemannian metric of the configuration space manifold allowing for the generation of robot motions as geodesics that efficiently avoid given regions. We introduce a class of Riemannian metrics based on barrier functions that guarantee strict region avoidance by systematically generating accelerations away from no-go regions in joint and task space. We evaluate the proposed Riemannian metric to generate energy-efficient, dynamic-aware, and collision-free motions of a humanoid robot as geodesics and sequences thereof.

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