Sparse Hierarchical Non-Linear Programming for Inverse Kinematic Planning and Control with Autonomous Goal Selection

要約

スパース プログラミングは、アクティブなジョイントの数を最小限にしたリアルタイムのスパース逆運動学制御や、自律的なデカルト ゴールの選択など、ロボット工学における重要なツールです。
しかし、現在のアプローチは、根本的な非線形問題を考慮せずに、リアルタイム制御に限定されています。
これにより、ロボットが潜在的なエンドエフェクターの目標位置のセットから同時に自律的に選択する一方で、逆運動学計画のような非線形問題への適用が防止されます。
代わりに、運動学的到達可能性の近似が使用され、ロボットの全身動作は個別に考慮されます。
これは実現不可能な目標につながる可能性があります。
さらに、スパース制約は、直観的に問題を定式化するために優先されません。
最後に、標準的なスパース ソルバーの計算量は制約の数に 3 次的に依存するため、多数の可能な目標が存在する場合にはリアルタイム制御が妨げられます。
この研究では、スパース階層非線形計画法用の非線形ソルバーを開発します。
自律的な目標選択のための疎な非線形制約は、任意の優先レベルで定式化でき、階層的な意思決定機能が可能になります。
ソルバーは、制約の数を線形にスケールします。
これにより、到達可能性の近似を行わずに、多数の可能なゴール位置から同時に自律的にゴールを選択することで、効率的なロボットの疎階層逆運動学計画とリアルタイム制御が容易になります。

要約(オリジナル)

Sparse programming is an important tool in robotics, for example in real-time sparse inverse kinematic control with a minimum number of active joints, or autonomous Cartesian goal selection. However, current approaches are limited to real-time control without consideration of the underlying non-linear problem. This prevents the application to non-linear problems like inverse kinematic planning while the robot simultaneously and autonomously chooses from a set of potential end-effector goal positions. Instead, kinematic reachability approximations are used while the robot’s whole body motion is considered separately. This can lead to infeasible goals. Furthermore, the sparse constraints are not prioritized for intuitive problem formulation. Lastly, the computational effort of standard sparse solvers is cubically dependent on the number of constraints which prevents real-time control in the presence of a large number of possible goals. In this work, we develop a non-linear solver for sparse hierarchical non-linear programming. Sparse non-linear constraints for autonomous goal selection can be formulated on any priority level, which enables hierarchical decision making capabilities. The solver scales linearly in the number of constraints. This facilitates efficient robot sparse hierarchical inverse kinematic planning and real-time control with simultaneous and autonomous goal selection from a high number of possible goal positions without any reachability approximations.

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