Generating and Optimizing Topologically Distinct Guesses for Mobile Manipulator Path Planning

要約

最適なパス計画では、局所最適に陥ることがよくあります。
これは、障害物やロボットの運動学によって引き起こされる非凸面が原因で、モバイル マニピュレータによく当てはまります。
この論文では、複数の異なる局所最適値を取得するパイプラインを提案することで、この問題を回避しようとしています。
複数の異なる局所最適値の中から最適値を評価して選択することにより、大域最適値のより近い近似値が得られる可能性があります。
我々は、障害物が存在し、エンドエフェクターの経路制約を受ける場合の非ホロノミックモバイルマニピュレーターの最適な経路計画においてこの機能を実証します。
非ホロミック性、障害物、エンドエフェクターのパス制約により、直接最適パス プランニングのアプローチが局所最適で行き詰まってしまうことがよくあります。
私たちのパイプラインがこの問題を回避し、全体最適に近い最終的な局所最適を生成できることを実証します。

要約(オリジナル)

Optimal path planning often suffers from getting stuck in a local optimum. This is often the case for mobile manipulators due to nonconvexities induced by obstacles and robot kinematics. This paper attempts to circumvent this issue by proposing a pipeline to obtain multiple distinct local optima. By evaluating and selecting the optimum among multiple distinct local optima, it is likely to obtain a closer approximation of the global optimum. We demonstrate this capability in optimal path planning of nonholonomic mobile manipulators in the presence of obstacles and subject to end effector path constraints. The nonholomicity, obstacles, and end effector path constraints often cause direct optimal path planning approaches to get stuck in local optima. We demonstrate that our pipeline is able to circumvent this issue and produce a final local optimum that is close to the global optimum.

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