FATROP : A Fast Constrained Optimal Control Problem Solver for Robot Trajectory Optimization and Control

要約

軌道最適化は、ロボットの動作計画と制御のための強力なツールです。
最先端の汎用非線形計画法ソルバーは用途が広く、効果的な方法で制約を処理し、高い数値ロバスト性を提供しますが、手元にある最適な制御問題の構造を十分に活用していないため、処理が遅くなります。
既存の構造を利用するソルバーは高速ですが、多くの場合、非線形性を処理する手法や、パス制約 (等式または不等式) を適用するためのペナルティ法に依存する手法が不足しています。
この作品は FATROP を提示します: 高速で、汎用の非線形最適化ソルバーの顕著な機能から恩恵を受ける軌道最適化ソルバーです。
高速化は主に、段階的な等式制約もサポートするように一般化された Riccati 再帰に基づく特殊な線形ソルバーを使用することによって実現されます。
アルゴリズムの可能性を実証するために、最小時間目標と非衝突制約の問題を含む、数値の観点から困難な一連のロボットの問題でベンチマークされています。
ソルバーは、クアッドローター、ロボット マニピュレーター、およびトラック トレーラーの問題の軌道生成の問題を数十ミリ秒で解決することが示されています。
アルゴリズムの C++ コード実装は、GNU Lesser General Public License (LGPL) に基づいてリリースされたオープン ソース ソフトウェアとしてこの作品に付随しています。
このソフトウェア フレームワークは、ロボティクス コミュニティがより困難なアプリケーションで軌道最適化を使用することを奨励し、可能にする可能性があります。

要約(オリジナル)

Trajectory optimization is a powerful tool for robot motion planning and control. State-of-the-art general-purpose nonlinear programming solvers are versatile, handle constraints in an effective way and provide a high numerical robustness, but they are slow because they do not fully exploit the optimal control problem structure at hand. Existing structure-exploiting solvers are fast but they often lack techniques to deal with nonlinearity or rely on penalty methods to enforce (equality or inequality) path constraints. This works presents FATROP: a trajectory optimization solver that is fast and benefits from the salient features of general-purpose nonlinear optimization solvers. The speed-up is mainly achieved through the use of a specialized linear solver, based on a Riccati recursion that is generalized to also support stagewise equality constraints. To demonstrate the algorithm’s potential, it is benchmarked on a set of robot problems that are challenging from a numerical perspective, including problems with a minimum-time objective and no-collision constraints. The solver is shown to solve problems for trajectory generation of a quadrotor, a robot manipulator and a truck-trailer problem in a few tens of milliseconds. The algorithm’s C++-code implementation accompanies this work as open source software, released under the GNU Lesser General Public License (LGPL). This software framework may encourage and enable the robotics community to use trajectory optimization in more challenging applications.

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