RangedIK: An Optimization-based Robot Motion Generation Method for Ranged-Goal Tasks

要約

実行可能なロボット モーションをリアルタイムで生成するには、複数のタスク (つまり、運動学的要件) を同時に達成する必要があります。
これらのタスクには、特定の目標、同等に有効な目標の範囲、または特定の目標を優先する許容範囲の目標があります。
競合する可能性のある複数のタスクを同時に満たすには、さまざまな目標を持つタスクによって得られる柔軟性を活用することが重要です。
このホワイト ペーパーでは、1 つの統合されたフレームワーク内で 3 つのカテゴリのタスクすべてに対応し、さまざまな目標を持つタスクの柔軟性を活用して他のタスクに対応する、リアルタイムのモーション生成方法を提案します。
私たちの方法は、タスクを加重和多目的最適化構造に組み込み、新しい損失関数を備えたバリア法を使用して、タスクの有効範囲をエンコードします。
最先端の代替アプローチと比較するシミュレーション実験を通じて、この方法の有効性を実証し、カメラを搭載した物理的なロボットでそれを実証することにより、この方法によりロボットがスムーズでスムーズな動作を実現できることを示します。
可能なカメラモーション。

要約(オリジナル)

Generating feasible robot motions in real-time requires achieving multiple tasks (i.e., kinematic requirements) simultaneously. These tasks can have a specific goal, a range of equally valid goals, or a range of acceptable goals with a preference toward a specific goal. To satisfy multiple and potentially competing tasks simultaneously, it is important to exploit the flexibility afforded by tasks with a range of goals. In this paper, we propose a real-time motion generation method that accommodates all three categories of tasks within a single, unified framework and leverages the flexibility of tasks with a range of goals to accommodate other tasks. Our method incorporates tasks in a weighted-sum multiple-objective optimization structure and uses barrier methods with novel loss functions to encode the valid range of a task. We demonstrate the effectiveness of our method through a simulation experiment that compares it to state-of-the-art alternative approaches, and by demonstrating it on a physical camera-in-hand robot that shows that our method enables the robot to achieve smooth and feasible camera motions.

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