用于安全学习运动技能的约束动态运动基元
机器人学
2022-09-30 v1 人工智能
摘要
动态运动基元被广泛用于学习可由熟练人类或控制器向机器人演示的技能。尽管其泛化能力与简洁表述使其极具吸引力，但它们对任务的操作安全约束缺乏强有力的满足保证。本文提出约束动态运动基元（CDMP），其可允许在机器人工作空间中满足约束。我们给出一种非线性优化公式，通过对局部加权回归回归得到的DMP强迫权重进行扰动以接纳零化障碍函数（ZBF），从而证明工作空间约束的满足。我们在物理机器人上针对不同末端执行器运动约束（如避障与工作空间约束）演示了所提出的CDMP。展示所提算法在不同环境中使用不同机械臂实现的视频可在此处找到：https://youtu.be/hJegJJkJfys。
引用
@article{arxiv.2209.14461,
title = {Constrained Dynamic Movement Primitives for Safe Learning of Motor Skills},
author = {Seiji Shaw and Devesh K. Jha and Arvind Raghunathan and Radu Corcodel and Diego Romeres and George Konidaris and Daniel Nikovski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.14461},
year = {2022}
}