Beyond Jacobian-based tasks: Extended set-based tasks for multi-task execution and prioritization

要約

複数のタスクを同時に実行できることは、冗長ロボット システムの重要な機能です。
実際、複数のタスクを実行した結果、複雑な動作が得られることがよくあります。
さらに、安全性が重要なアプリケーションでは、ロボットとその周囲の安全を確保するために設計されたタスクを、他の通常のタスクと一緒に実行する必要があります。
このような場合には、後者よりも前者を優先することも重要です。
この論文では、拡張セットベースのタスク、つまりタスク空間のサブセットを漸近的に安定または順方向不変にレンダリングすることによって実行できるタスクの定義を形式化します。
私たちは、運動学的ロボットモデルと動的ロボットモデルを同様に使用して、より複雑で時間の経過とともに優先順位が付けられたタスクのスタックの実行を可能にする、そのようなタスクの数学的表現を提案します。
計算効率が高く、入力限界を考慮し、拡張されたセットベースのタスクの時間変化する優先順位付きスタックの安定した実行を可能にする、最適化ベースのフレームワークを提示および分析します。
提案されたフレームワークは、ロボットマニピュレーターを使用した広範なシミュレーションと実験を使用して検証されます。

要約(オリジナル)

The ability of executing multiple tasks simultaneously is an important feature of redundant robotic systems. As a matter of fact, complex behaviors can often be obtained as a result of the execution of several tasks. Moreover, in safety-critical applications, tasks designed to ensure the safety of the robot and its surroundings have to be executed along with other nominal tasks. In such cases, it is also important to prioritize the former over the latter. In this paper, we formalize the definition of extended set-based tasks, i.e., tasks which can be executed by rendering subsets of the task space asymptotically stable or forward invariant. We propose a mathematical representation of such tasks that allows for the execution of more complex and time-varying prioritized stacks of tasks using kinematic and dynamic robot models alike. We present and analyze an optimization-based framework which is computationally efficient, accounts for input bounds, and allows for the stable execution of time-varying prioritized stacks of extended set-based tasks. The proposed framework is validated using extensive simulations and experiments with robotic manipulators.

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