Simultaneous Trajectory Optimization and Contact Selection for Contact-rich Manipulation with High-Fidelity Geometry

要約

接触暗示的軌道最適化 (CITO) は、操作や移動を含むさまざまな接触の多いシステムの複雑な軌道を計画するための効果的な方法です。
CITO は、点が接触していないときに接触力がゼロでなければならないことを強制する相補性制約 (MPCC) を備えた数学的プログラムを定式化しています。
ただし、MPCC の解決時間は許容される接触点の数に応じて急激に増加するため、少数の単純なジオメトリのみが接触できる問題への CITO の適用は制限されます。
このペーパーでは、この制限を克服する CITO の拡張機能として、同時軌道最適化と接触選択 (STOCS) を紹介します。
STOCS の革新性は、反復的な軌道最適化プロセス内で顕著な接触点と時間を特定することです。
これにより、各 MPCC 呼び出しの変数と制約の数が効果的に削減されます。
主要な接触識別サブルーチンでインスタンス化された STOCS フレームワークは、数万の頂点で構成される高忠実度のジオメトリであっても、操作軌道の最適化を計算で扱いやすくします。

要約(オリジナル)

Contact-implicit trajectory optimization (CITO) is an effective method to plan complex trajectories for various contact-rich systems including manipulation and locomotion. CITO formulates a mathematical program with complementarity constraints (MPCC) that enforces that contact forces must be zero when points are not in contact. However, MPCC solve times increase steeply with the number of allowable points of contact, which limits CITO’s applicability to problems in which only a few, simple geometries are allowed to make contact. This paper introduces simultaneous trajectory optimization and contact selection (STOCS), as an extension of CITO that overcomes this limitation. The innovation of STOCS is to identify salient contact points and times inside the iterative trajectory optimization process. This effectively reduces the number of variables and constraints in each MPCC invocation. The STOCS framework, instantiated with key contact identification subroutines, renders the optimization of manipulation trajectories computationally tractable even for high-fidelity geometries consisting of tens of thousands of vertices.

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