Propagative Distance Optimization for Constrained Inverse Kinematics

要約

この論文では、関節制限や障害物の衝突回避などのさまざまな制約の下で多関節ロボットの実現可能な構成を求める制約付き逆運動学 (IK) 問題を調査します。
高次元性と複雑な制約により、この問題は反復的な局所最適化によって数値的に解決されることがよくあります。
古典的な局所最適化手法は関節角度を決定変数として取りますが、三角関数の制約によって生じる非線形性が問題となります。
最近、距離ベースの IK 手法が、ロボットと障害物に取り付けられた点間の距離の最適化として IK を定式化する代替アプローチとして開発されました。
距離ベースの方法は独自の利点を実証していますが、これらのアプローチでは通常、シリアル ロボットの運動学におけるチェーン構造が無視されるため、依然として計算効率が低いという問題があります。
この論文では、制約付き逆運動学のための伝播距離最適化 (PDO-IK) と呼ばれる新しい手法を提案します。この手法は、距離ベースの定式化でチェーン構造を捉えて活用し、運動連鎖に沿って順運動学とヤコビアンを伝播的に計算することで最適化を促進します。
テスト結果は、PDO-IK が関節制限制約および障害物回避制約の下で既存の距離ベースの方法よりも最大 2 桁高速に実行されることを示しています。
また、IK 問題については、従来のジョイント角度ベースの最適化手法よりも最大 3 倍高い成功率を達成します。
PDO-IK の高いランタイム効率により、リアルタイム計算 (10 ドルから 1,500 ドル) が可能になり、19 自由度 (DoF) のシミュレートされた人型ロボットが動く障害物を回避できるようになります。これは、ベースラインでは達成が困難です。

要約(オリジナル)

This paper investigates a constrained inverse kinematic (IK) problem that seeks a feasible configuration of an articulated robot under various constraints such as joint limits and obstacle collision avoidance. Due to the high-dimensionality and complex constraints, this problem is often solved numerically via iterative local optimization. Classic local optimization methods take joint angles as the decision variable, which suffers from non-linearity caused by the trigonometric constraints. Recently, distance-based IK methods have been developed as an alternative approach that formulates IK as an optimization over the distances among points attached to the robot and the obstacles. Although distance-based methods have demonstrated unique advantages, they still suffer from low computational efficiency, since these approaches usually ignore the chain structure in the kinematics of serial robots. This paper proposes a new method called propagative distance optimization for constrained inverse kinematics (PDO-IK), which captures and leverages the chain structure in the distance-based formulation and expedites the optimization by computing forward kinematics and the Jacobian propagatively along the kinematic chain. Test results show that PDO-IK runs up to two orders of magnitude faster than the existing distance-based methods under joint limits constraints and obstacle avoidance constraints. It also achieves up to three times higher success rates than the conventional joint-angle-based optimization methods for IK problems. The high runtime efficiency of PDO-IK allows the real-time computation (10$-$1500 Hz) and enables a simulated humanoid robot with 19 degrees of freedom (DoFs) to avoid moving obstacles, which is otherwise hard to achieve with the baselines.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google