PAAMP: Polytopic Action-Set And Motion Planning for Long Horizon Dynamic Motion Planning via Mixed Integer Linear Programming

要約

ロボット工学における長期的な動的に実行可能な動作計画のための最適化手法は、困難な非凸かつ不連続な最適化問題に取り組みます。
従来の手法は、これらの問題の非線形特性により失敗することがよくあります。
ポリトピック アクション セットとして知られるシステムの学習された表現を利用して、長期の軌道を効率的に計算する手法を紹介します。
ポリトピック アクション セットの適切なシーケンスを使用することにより、長期にわたる動的に実行可能な動作計画の問題を線形プログラムに変換します。
この再定式化により、混合整数線形プログラム (MILP) として動作計画に取り組むことが可能になります。
トルクが制約された振り子の振り上げ動作を 0.75 ミリ秒という速さで特定することにより、ポリトピック アクション セットと動作計画 (PAAMP) アプローチの有効性を実証します。
このアプローチは、脚式ロボットや空中ロボットなどの動的システムや作動が不十分なシステムにおける複雑な動作計画や長期的な制約満足問題 (CSP) を解決するのに適しています。

要約(オリジナル)

Optimization methods for long-horizon, dynamically feasible motion planning in robotics tackle challenging non-convex and discontinuous optimization problems. Traditional methods often falter due to the nonlinear characteristics of these problems. We introduce a technique that utilizes learned representations of the system, known as Polytopic Action Sets, to efficiently compute long-horizon trajectories. By employing a suitable sequence of Polytopic Action Sets, we transform the long-horizon dynamically feasible motion planning problem into a Linear Program. This reformulation enables us to address motion planning as a Mixed Integer Linear Program (MILP). We demonstrate the effectiveness of a Polytopic Action-Set and Motion Planning (PAAMP) approach by identifying swing-up motions for a torque-constrained pendulum as fast as 0.75 milliseconds. This approach is well-suited for solving complex motion planning and long-horizon Constraint Satisfaction Problems (CSPs) in dynamic and underactuated systems such as legged and aerial robots.

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