Shadow Program Inversion with Differentiable Planning: A Framework for Unified Robot Program Parameter and Trajectory Optimization

要約

このペーパーでは、高レベルのタスク目標とモーションレベルの制約の両方に関してロボットプログラムを最適化できる新しい1次オプティマイザーであるSPI-DPを紹介します。
そのために、シリアルN-DOF運動学の微分可能な衝突フリーモーションプランナーであるDGPMP2-NDを導入し、一般的なパラメーター化されたロボットプログラム表現のための反復的な勾配ベースの最適化アプローチに統合します。
SPI-DPは、サイクル時間や滑らかさなどの目的に関して、計画された軌跡とプログラムパラメーターの1次最適化を可能にします。
衝突の制約は、人間が最適化されたプログラムを理解、変更、または認証できるようにします。
2つの実践的な家庭用アプリケーションと産業用アプリケーションに関する包括的な評価を提供しています。

要約(オリジナル)

This paper presents SPI-DP, a novel first-order optimizer capable of optimizing robot programs with respect to both high-level task objectives and motion-level constraints. To that end, we introduce DGPMP2-ND, a differentiable collision-free motion planner for serial N-DoF kinematics, and integrate it into an iterative, gradient-based optimization approach for generic, parameterized robot program representations. SPI-DP allows first-order optimization of planned trajectories and program parameters with respect to objectives such as cycle time or smoothness subject to e.g. collision constraints, while enabling humans to understand, modify or even certify the optimized programs. We provide a comprehensive evaluation on two practical household and industrial applications.

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