Inverse Dynamics Trajectory Optimization for Contact-Implicit Model Predictive Control

要約

ロボットは、有用なタスクを実行するために環境との接触を行い、壊す必要がありますが、接触による計画と制御は依然として手ごわい課題です。
この作業では、驚くほど単純な方法である逆ダイナミクスの軌跡の最適化を備えたリアルタイムの接触モデル予測制御を実現します。
逆ダイナミクスによる軌跡の最適化は新しいものではありませんが、さまざまな挑戦的な操作と運動タスクの高速モデル予測制御を集合的に可能にする一連の増分イノベーションを導入します。
これらのイノベーションをオープンソースソルバーに実装し、提案されたアプローチの有効性をサポートするシミュレーションの例を提示します。
さらに、20度フリードームの双方向操作タスクのために、100 Hzを超えるハードウェアの接触的モデル予測制御を示します。
ビデオとコードはhttps://idto.github.ioで入手できます。

要約(オリジナル)

Robots must make and break contact with the environment to perform useful tasks, but planning and control through contact remains a formidable challenge. In this work, we achieve real-time contact-implicit model predictive control with a surprisingly simple method: inverse dynamics trajectory optimization. While trajectory optimization with inverse dynamics is not new, we introduce a series of incremental innovations that collectively enable fast model predictive control on a variety of challenging manipulation and locomotion tasks. We implement these innovations in an open-source solver and present simulation examples to support the effectiveness of the proposed approach. Additionally, we demonstrate contact-implicit model predictive control on hardware at over 100 Hz for a 20-degree-of-freedom bi-manual manipulation task. Video and code are available at https://idto.github.io.

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