将轨迹重定时推广至二次目标函数
机器人学
2023-09-20 v1
摘要
轨迹重定时是计算遍历一条路径的可行时间参数化的任务。它常用于解耦式轨迹优化方法：先找到一条路径，再由重定时算法计算满足运动学与动力学及其他约束的速度剖面。虽然轨迹重定时最常以最小时间目标(即尽可能快地遍历路径)来表述，但这并非总是最理想的目标，特别是在我们需要平衡多个目标或 bang-bang 控制不适用时。本文提出一种基于因子图变量消去的新算法，该算法也能求解具有二次目标的重定时问题的全局最优解(例如最小化控制代价或通过最小化平方误差匹配标称速度)，并可能通过迭代推广至任意目标。我们的工作扩展了先前仅能找到可行域边界上解的研究，同时保持了单次前向-后向遍历的相同线性时间复杂度。我们通过实验证明：(1) 以二次目标替代最小时间目标可获得更好的真实机器人性能；(2) 我们的实现与最先进的重定时算法相当或更快。
引用
@article{arxiv.2309.10176,
title = {Generalizing Trajectory Retiming to Quadratic Objective Functions},
author = {Gerry Chen and Frank Dellaert and Seth Hutchinson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.10176},
year = {2023}
}
备注
Submitted (In Review) to ICRA 2024, 6 pages+1 page citations, 10 figures, IEEEtrans format