Towards reliable real-time trajectory optimization

要約

動作計画はロボット工学の重要な側面です。
動作計画の問題に対処する一般的なアプローチは、軌道の最適化です。
軌道の最適化では、数学的定式化を通じてロボットの高レベルの動作を表現できます。
ただし、現在の軌道最適化アプローチには 2 つの主な課題があります。
まず、彼らの解決策は最初の推測に大きく依存しており、極小値に行き詰まる傾向があります。
第 2 に、制約の数が増えるため、スケーラビリティの制限に直面します。
この論文では、信頼性、スケーラビリティ、計算効率を向上させる 4 つの革新的な軌道最適化アルゴリズムを導入することで、これらの課題に取り組むことを目指しています。
提案されたアルゴリズムには 2 つの新しい側面があります。
最初の重要な革新は、運動学的制約と衝突回避制約を再構築することです。
もう 1 つの重要な革新は、GPU アクセラレータでの並列計算を効果的に利用するアルゴリズムの設計にあります。
再定式化された制約を使用し、GPU の計算能力を活用することにより、この論文で提案されたアルゴリズムは、既存の方法と比較して効率とスケーラビリティが大幅に向上することを示しています。
並列化により計算時間が短縮され、動的な環境でのリアルタイムの意思決定が可能になります。
さらに、アルゴリズムは環境の変化に適応するように設計されており、堅牢なパフォーマンスを保証します。
提案された各オプティマイザーの広範なベンチマークにより、その有効性が検証されます。
全体として、この論文は軌道最適化アルゴリズムの分野に大きく貢献します。
既存の手法が直面する課題に特に対処する革新的なソリューションを紹介します。
提案されたアルゴリズムは、並列計算と特定の数学的構造を活用することにより、ロボット工学におけるより効率的で堅牢な動作計画ソリューションへの道を開きます。

要約(オリジナル)

Motion planning is a key aspect of robotics. A common approach to address motion planning problems is trajectory optimization. Trajectory optimization can represent the high-level behaviors of robots through mathematical formulations. However, current trajectory optimization approaches have two main challenges. Firstly, their solution heavily depends on the initial guess, and they are prone to get stuck in local minima. Secondly, they face scalability limitations by increasing the number of constraints. This thesis endeavors to tackle these challenges by introducing four innovative trajectory optimization algorithms to improve reliability, scalability, and computational efficiency. There are two novel aspects of the proposed algorithms. The first key innovation is remodeling the kinematic constraints and collision avoidance constraints. Another key innovation lies in the design of algorithms that effectively utilize parallel computation on GPU accelerators. By using reformulated constraints and leveraging the computational power of GPUs, the proposed algorithms of this thesis demonstrate significant improvements in efficiency and scalability compared to the existing methods. Parallelization enables faster computation times, allowing for real-time decision-making in dynamic environments. Moreover, the algorithms are designed to adapt to changes in the environment, ensuring robust performance. Extensive benchmarking for each proposed optimizer validates their efficacy. Overall, this thesis makes a significant contribution to the field of trajectory optimization algorithms. It introduces innovative solutions that specifically address the challenges faced by existing methods. The proposed algorithms pave the way for more efficient and robust motion planning solutions in robotics by leveraging parallel computation and specific mathematical structures.

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