An Efficient Numerical Function Optimization Framework for Constrained Nonlinear Robotic Problems

要約

このペーパーでは、ロボット工学の制約された最適化問題のために設計された数値関数最適化フレームワークを紹介します。
このツールは、リアルタイムの考慮事項で設計されており、オンラインの軌跡および制御入力最適化の問題に適しています。
提案されたフレームワークは、問題の分析的表現を必要とせず、制約されたブロックボックス最適化関数で機能します。
この方法は、Nullspace投影を介して制約ヤコビアン空間への1次勾配ベースのライン検索アルゴリズムを制約の優先順位付けと組み合わせます。
このツールはC ++で実装され、コミュニティでの使用のためにオンラインで提供され、このペーパーで紹介している数値およびロボットの例の実装がいくつか提供されています。

要約(オリジナル)

This paper presents a numerical function optimization framework designed for constrained optimization problems in robotics. The tool is designed with real-time considerations and is suitable for online trajectory and control input optimization problems. The proposed framework does not require any analytical representation of the problem and works with constrained block-box optimization functions. The method combines first-order gradient-based line search algorithms with constraint prioritization through nullspace projections onto constraint Jacobian space. The tool is implemented in C++ and provided online for community use, along with some numerical and robotic example implementations presented in this paper.

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