基于多任务拉回丛动力系统的可组合几何运动策略
机器人学
2021-03-26 v2
摘要
尽管在快速反应式规划与控制方面已有数十年的研究，在非欧流形上开发反应式运动策略以及规避不良势函数局部极小的同时施加约束方面仍存在挑战。本文提出一种基于原则的方法，用于将期望的机器人任务行为设计并融合为稳定的机器人运动策略，其利用了在非欧流形（普遍存在于机器人构型与任务空间中）的几何结构。我们的拉回丛动力系统（PBDS）框架分别利用依赖于位置的和依赖于位置/速度的黎曼度量来驱动期望任务行为并排序任务优先级，从而简化单个任务设计与任务的模块化组合。为施加约束，我们提供一类基于度量的任务，仅对目标区域吸引施加非冲突势函数，从而消除局部极小。我们还受黎曼运动策略（RMPs）启发，给出一个用于组合任务的几何优化问题，其可化为简单最小二乘问题，并证明我们的方法在几何上定义良好。我们在球面 上以及以 300–500 Hz 在机械臂上演示了 PBDS 框架，并提供任务设计指南与开源 Julia 库实现。总体而言，本工作提出了一个快速、易用的框架，用于在一般流形上生成无不良势函数局部极小的运动策略。
引用
@article{arxiv.2101.01297,
title = {Composable Geometric Motion Policies using Multi-Task Pullback Bundle Dynamical Systems},
author = {Andrew Bylard and Riccardo Bonalli and Marco Pavone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.01297},
year = {2021}
}