B*: Efficient and Optimal Base Placement for Fixed-Base Manipulators

要約

B*は、固定ベースのマニピュレーターロボット工学の重要な課題に対処する新しい最適化フレームワークである最適なベース配置です。
現在の方法は、ソリューションを検索するためにサンプリングを通じて生成された事前に計算された運動学データベースに依存しています。
ただし、サンプリング解像度を決定する際に、ソリューションの最適性と計算効率との間に固有のトレードオフに直面しています。
これらの制限に対処するために、b*はデータベース依存性なしで複数の目標を統合します。
このフレームワークは、2層の階層的アプローチを採用しています。
外層は、特にベースモビリティのために、進行性の締め付けを通じて端末の制約を体系的に管理し、実行可能な初期化と広範なソリューション探査を可能にします。
内層は、シーケンシャルの局所線形化を介して各外層層のサブ問題の非概念に対処し、元の問題を扱いやすい連続線形プログラミング（SLP）に変換します。
複数のロボットプラットフォームにまたがるテストは、B*の有効性を示しています。
このフレームワークは、完全な成功率を維持し、計算オーバーヘッドを削減しながら、サンプリングベースのアプローチよりも5桁優れたソリューションの最適性を実現します。
構成スペースで直接動作するB*は、カスタマイズ可能な最適化基準を備えた同時パス計画を有効にします。
B*は、実現可能な軌跡の存在が基本的な理論的モーション計画と実際の展開との間のギャップを埋める重要な初期化ツールとして機能します。

要約(オリジナル)

B* is a novel optimization framework that addresses a critical challenge in fixed-base manipulator robotics: optimal base placement. Current methods rely on pre-computed kinematics databases generated through sampling to search for solutions. However, they face an inherent trade-off between solution optimality and computational efficiency when determining sampling resolution. To address these limitations, B* unifies multiple objectives without database dependence. The framework employs a two-layer hierarchical approach. The outer layer systematically manages terminal constraints through progressive tightening, particularly for base mobility, enabling feasible initialization and broad solution exploration. The inner layer addresses non-convexities in each outer-layer subproblem through sequential local linearization, converting the original problem into tractable sequential linear programming (SLP). Testing across multiple robot platforms demonstrates B*’s effectiveness. The framework achieves solution optimality five orders of magnitude better than sampling-based approaches while maintaining perfect success rates and reduced computational overhead. Operating directly in configuration space, B* enables simultaneous path planning with customizable optimization criteria. B* serves as a crucial initialization tool that bridges the gap between theoretical motion planning and practical deployment, where feasible trajectory existence is fundamental.

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