Optimization Based Motion Planning for Multi-Limbed Vertical Climbing Robots

要約

多肢ロボットが壁を登る動作計画の軌道には、トルク、接触力、姿勢に関する制約を独自に組み合わせる必要があります。
この論文では、6 脚ロボットが 2 つの垂直壁の間に支えられ、摩擦のみを使用するエンドエフェクターで垂直に登る、ある特定のセットアップの動作計画に焦点を当てています。
単一の非線形計画法 (NLP) ソルバーを使用して動作を計画するのではなく、問題を、胴体の姿勢と接触力という明確な物理的意味を持つ 2 つの部分に分離しました。
最初の部分は混合整数凸計画法 (MICP) または NLP 問題として定式化でき、2 番目の部分は一連の標準凸最適化問題として定式化されます。
障害物の回避、凹凸のある表面、傾斜した壁など、2 つの壁を登る問題の変形は、シミュレーションや実験で提案された方法を検証するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Motion planning trajectories for a multi-limbed robot to climb up walls requires a unique combination of constraints on torque, contact force, and posture. This paper focuses on motion planning for one particular setup wherein a six-legged robot braces itself between two vertical walls and climbs vertically with end effectors that only use friction. Instead of motion planning with a single nonlinear programming (NLP) solver, we decoupled the problem into two parts with distinct physical meaning: torso postures and contact forces. The first part can be formulated as either a mixed-integer convex programming (MICP) or NLP problem, while the second part is formulated as a series of standard convex optimization problems. Variants of the two wall climbing problem e.g., obstacle avoidance, uneven surfaces, and angled walls, help verify the proposed method in simulation and experimentation.

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