Inverse Dynamics Trajectory Optimization for Contact-Implicit Model Predictive Control

要約

ロボットは世界と対話し、有用なタスクを実行するために、接触したり切断したりする必要があります。
しかし、接触による計画と制御は依然として困難な課題です。
この研究では、逆動力学軌道最適化という驚くほど単純な方法を使用して、リアルタイムの接触陰的モデル予測制御を実現します。
逆ダイナミクスによる軌道の最適化は新しいものではありませんが、さまざまな困難な操作や移動タスクに対する高速モデル予測制御を集合的に可能にする一連の漸進的イノベーションを導入します。
これらのイノベーションをオープンソースのソルバーに実装し、提案されたアプローチの有効性をサポートするさまざまなシミュレーション例を示します。
さらに、20 自由度の両手操作タスクに対して、100 Hz 以上のハードウェア上で接触陰的モデル予測制御を実証します。

要約(オリジナル)

Robots must make and break contact to interact with the world and perform useful tasks. However, planning and control through contact remains a formidable challenge. In this work, we achieve real-time contact-implicit model predictive control with a surprisingly simple method: inverse dynamics trajectory optimization. While trajectory optimization with inverse dynamics is not new, we introduce a series of incremental innovations that collectively enable fast model predictive control on a variety of challenging manipulation and locomotion tasks. We implement these innovations in an open-source solver, and present a variety of simulation examples to support the effectiveness of the proposed approach. Additionally, we demonstrate contact-implicit model predictive control on hardware at over 100 Hz for a 20 degree-of-freedom bi-manual manipulation task.

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