Multi-Objective Trajectory Planning with Dual-Encoder

要約

動的タスクにおけるロボット アームのパフォーマンスを向上させるには、タイムジャークの最適な軌道計画が不可欠です。
従来の方法は複雑な非線形計画問題を解決することに依存しており、最適化された軌道の生成に大幅な遅れをもたらします。
この論文では、タイムジャーク最適軌道計画を加速するための 2 段階のアプローチを提案します。
まず、適切な予備軌道を確立するために、デュアル エンコーダ ベースのトランス モデルを導入します。
この軌道はその後、逐次二次計画法によって改良され、その最適性と堅牢性が向上します。
当社のアプローチは、軌道計画時間の短縮において、最先端のアプローチを最大 79.72\% 上回ります。
既存の方法と比較して、私たちの方法は目的関数の値が最大 29.9\% 減少し、最適性のギャップを縮小します。

要約(オリジナル)

Time-jerk optimal trajectory planning is crucial in advancing robotic arms’ performance in dynamic tasks. Traditional methods rely on solving complex nonlinear programming problems, bringing significant delays in generating optimized trajectories. In this paper, we propose a two-stage approach to accelerate time-jerk optimal trajectory planning. Firstly, we introduce a dual-encoder based transformer model to establish a good preliminary trajectory. This trajectory is subsequently refined through sequential quadratic programming to improve its optimality and robustness. Our approach outperforms the state-of-the-art by up to 79.72\% in reducing trajectory planning time. Compared with existing methods, our method shrinks the optimality gap with the objective function value decreasing by up to 29.9\%.

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