Optimal Motion Planning using Finite Fourier Series in a Learning-based Collision Field

要約

本論文では、有限フーリエ級数を利用して時間連続運動を表現し、各マニピュレータ関節の運動高調波を調整する新しい計画手法を提案する。
まず、衝突検出のための位置エネルギーと運動エネルギーを合計して、マニピュレーターの運動高調波のハミルトニアンを計算します。
適応内点法は有限の周波数領域で高調波を修正するように設計されていますが、衝突フィールドの非凸性により依然として極小値が発生します。
このようにして、高度に凸のガウス カーネルを備えたサポート ベクター マシンを通じて衝突フィールドを学習します。
学習ベースの衝突場はハミルトニアンに適用されており、実験結果は私たちの方法の高い信頼性と効率性を示しています。

要約(オリジナル)

This paper utilizes finite Fourier series to represent a time-continuous motion and proposes a novel planning method that adjusts the motion harmonics of each manipulator joint. Primarily, we sum the potential energy for collision detection and the kinetic energy up to calculate the Hamiltonian of the manipulator motion harmonics. Though the adaptive interior-point method is designed to modify the harmonics in its finite frequency domain, we still encounter the local minima due to the non-convexity of the collision field. In this way, we learn the collision field through a support vector machine with a Gaussian kernel, which is highly convex. The learning-based collision field is applied for Hamiltonian, and the experiment results show our method’s high reliability and efficiency.

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