Shadow Program Inversion with Differentiable Planning: A Framework for Unified Robot Program Parameter and Trajectory Optimization

要約

この論文では、高レベルのタスク目標と動作レベルの制約の両方に関してロボット プログラムを最適化できる新しい一次オプティマイザーである SPI-DP について説明します。
そのために、シリアル N-DoF 運動学用の微分可能な衝突のないモーション プランナーである DGPMP2-ND を導入し、それを一般的なパラメーター化されたロボット プログラム表現のための反復的な勾配ベースの最適化アプローチに統合します。
SPI-DP を使用すると、サイクル タイムや滑らかさなどの目標に関して、計画された軌道とプログラム パラメータの一次最適化が可能になります。
人間が最適化されたプログラムを理解、変更、さらには認証できるようにしながら、衝突制約を緩和します。
家庭用および産業用の 2 つの実用的なアプリケーションについて総合的な評価を提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents SPI-DP, a novel first-order optimizer capable of optimizing robot programs with respect to both high-level task objectives and motion-level constraints. To that end, we introduce DGPMP2-ND, a differentiable collision-free motion planner for serial N-DoF kinematics, and integrate it into an iterative, gradient-based optimization approach for generic, parameterized robot program representations. SPI-DP allows first-order optimization of planned trajectories and program parameters with respect to objectives such as cycle time or smoothness subject to e.g. collision constraints, while enabling humans to understand, modify or even certify the optimized programs. We provide a comprehensive evaluation on two practical household and industrial applications.

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