Extended Set-based Tasks for Multi-task Execution and Prioritization

要約

複数のタスクを同時に実行する能力は、冗長なロボットシステムの重要な機能です。
実際のところ、複数のタスクの実行の結果として複雑な動作を取得できることがよくあります。
さらに、安全性の高いアプリケーションでは、ロボットとその周辺の安全性を確実に保証するために設計されたタスクを他の名目上のタスクとともに実行する必要があります。
そのような場合、後者よりも前者に優先順位を付けることも重要です。
このホワイトペーパーでは、拡張されたセットベースのタスクの定義、つまり、タスクスペースのサブセットを漸近的に安定したものにするか、制御バリア関数を使用して前方に不変をレンダリングすることで実行できるタスクを形式化します。
運動学的および動的ロボットモデルを使用して、より複雑で時間変化する優先順位付けされたタスクのスタックの実行を可能にする、このようなタスクの正式な数学的表現を提案します。
計算上効率的で、入力境界を説明し、拡張セットベースのタスクの時変優先型スタックの安定した実行を可能にする最適化ベースのフレームワークを提示します。
提案されたフレームワークは、広範なシミュレーション、最先端の階層的二次プログラミングとの定量的比較、およびロボットマニピュレーターの実験を使用して検証されます。

要約(オリジナル)

The ability of executing multiple tasks simultaneously is an important feature of redundant robotic systems. As a matter of fact, complex behaviors can often be obtained as a result of the execution of several tasks. Moreover, in safety-critical applications, tasks designed to ensure the safety of the robot and its surroundings have to be executed along with other nominal tasks. In such cases, it is also important to prioritize the former over the latter. In this paper, we formalize the definition of extended set-based tasks, i.e., tasks which can be executed by rendering subsets of the task space asymptotically stable or forward invariant using control barrier functions. We propose a formal mathematical representation of such tasks that allows for the execution of more complex and time-varying prioritized stacks of tasks using kinematic and dynamic robot models alike. We present an optimization-based framework which is computationally efficient, accounts for input bounds, and allows for the stable execution of time-varying prioritized stacks of extended set-based tasks. The proposed framework is validated using extensive simulations, quantitative comparisons to the state-of-the-art hierarchical quadratic programming, and experiments with robotic manipulators.

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