Robustified Time-optimal Point-to-point Motion Planning and Control under Uncertainty

要約

この論文では、不確実性の下で時間的に最適なポイントツーポイント動作計画と制御を定式化するための新しいアプローチを提案します。
このアプローチは、堅牢化された 2 ステージの最適制御問題 (OCP) を定義します。この中で、固定時間グリッドを持つステージ 1 が、可変時間グリッドを特徴とするステージ 2 とシームレスにつなぎ合わされます。
ステージ 1 では、公称軌道だけでなく、フィードバック ゲインと対応する状態の共分散も最適化され、両方のステージの制約が強化されます。
その結果、ステージ 1 での不確実性が最小限に抑えられ、ステージ 2 での総動作時間が最小限に抑えられ、両方とも全体の動作の時間の最適化と安全性に貢献します。
タイムリーな再計画戦略を採用して制約の変更に対処し、実現可能性を維持するとともに、効率的でリアルタイムの OCP 実行のためにカスタマイズされた反復アルゴリズムが提案されます。

要約(オリジナル)

This paper proposes a novel approach to formulate time-optimal point-to-point motion planning and control under uncertainty. The approach defines a robustified two-stage Optimal Control Problem (OCP), in which stage 1, with a fixed time grid, is seamlessly stitched with stage 2, which features a variable time grid. Stage 1 optimizes not only the nominal trajectory, but also feedback gains and corresponding state covariances, which robustify constraints in both stages. The outcome is a minimized uncertainty in stage 1 and a minimized total motion time for stage 2, both contributing to the time optimality and safety of the total motion. A timely replanning strategy is employed to handle changes in constraints and maintain feasibility, while a tailored iterative algorithm is proposed for efficient, real-time OCP execution.

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