Task Hierarchical Control via Null-Space Projection and Path Integral Approach

要約

このホワイトペーパーでは、ロボットシステムが優先度のさまざまなレベルで複数のサブタスクを実行する必要がある階層タスク制御の問題に対処します。
階層制御に一般的に使用されるアプローチは、ヌル空間投影技術であり、これにより、優先順位の低いタスクがより低優先度の高いタスクから干渉することなく実行されることが保証されます。
効果的ですが、この方法の最先端の実装は、複雑なタスクで最適ではないソリューションを受ける可能性のあるPIDコントローラーなどの低レベルのコントローラーに依存しています。
このホワイトペーパーでは、階層タスク制御のための新しいフレームワークを紹介し、ヌル空間投影技術をパス積分制御法と統合します。
私たちのアプローチは、最適な制御入力のリアルタイム計算のためにモンテカルロシミュレーションを活用し、より洗練された最適制御技術を備えたよりシンプルなPIDのようなコントローラーのシームレスな統合を可能にします。
シミュレーション研究を通じて、この組み合わせたアプローチの有効性を実証し、従来の制限をどのように克服するかを示します

要約(オリジナル)

This paper addresses the problem of hierarchical task control, where a robotic system must perform multiple subtasks with varying levels of priority. A commonly used approach for hierarchical control is the null-space projection technique, which ensures that higher-priority tasks are executed without interference from lower-priority ones. While effective, the state-of-the-art implementations of this method rely on low-level controllers, such as PID controllers, which can be prone to suboptimal solutions in complex tasks. This paper presents a novel framework for hierarchical task control, integrating the null-space projection technique with the path integral control method. Our approach leverages Monte Carlo simulations for real-time computation of optimal control inputs, allowing for the seamless integration of simpler PID-like controllers with a more sophisticated optimal control technique. Through simulation studies, we demonstrate the effectiveness of this combined approach, showing how it overcomes the limitations of traditional

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