用于机器人学习与控制的解析空竹模型

在本文中，我们提出一个空竹模型，可用于在仿真中训练智能体玩空竹，以及在实际的双机器人臂系统上运行该模型。我们首先推导了空竹-绳系统的解析模型，并使用通过动作捕捉记录的数据比较其准确性，我们将这些数据作为包含具有不同动力学特性的熟练空竹操作的公开数据集发布。我们表明，无论是在精度还是物理一致性方面，我们的模型均优于基于深度学习的预测器。接下来，我们描述了一种基于最优控制的方法，用于生成产生预期空竹轨迹的机器人轨迹，以及一个将高层动作转化为机器人运动的系统。最后，我们在实际机器人系统上通过玩空竹以及将其抛给人类玩家并接住的方法测试了我们的方法。