面向腿式机器人全身运动规划的混合系统微分动态规划
机器人学
2020-08-12 v2
摘要
本文提出一种用于具有基于状态切换的混合系统轨迹优化（TO）的微分动态规划（DDP）框架。所提出的混合系统 DDP（HS-DDP）方法被考虑应用于腿式机器人的全身运动规划。具体而言，HS-DDP 融合了三项算法进展：处理腿式运动中存在冲击事件的冲击感知 DDP 步长、处理切换约束的增广拉格朗日（AL）方法，以及利用 DDP 结构优化切换时刻的切换时间优化（STO）算法。此外，采用松弛障碍（ReB）方法管理不等式约束，并集成到 HS-DDP 中用于运动规划。所开发算法的性能在执行跳跃步态的 MIT Mini Cheetah 仿真模型上进行了基准测试。我们展示了 AL 与 ReB 在处理切换约束、摩擦约束与力矩限制方面的有效性。通过与先前方案对比，表明 STO 算法实现了总切换时刻 2.3 倍的更多缩减，证明了我们方法的效率。
引用
@article{arxiv.2006.08102,
title = {Hybrid Systems Differential Dynamic Programming for Whole-Body Motion Planning of Legged Robots},
author = {He Li and Patrick M. Wensing},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.08102},
year = {2020}
}
备注
author typeset final RA-L paper