iDRM：复杂环境中具有实时末端位姿选择的人形机器人运动规划
机器人学
2016-07-29 v2
摘要
本文提出一种新颖的逆向动态可达性地图 (iDRM)，使浮动基座系统能够在复杂且动态变化的环境中实时找到有效的末端位姿。针对有效站立姿态和无碰撞构型的末端位姿规划是人形机器人应用（例如为行走和运动规划器提供目标状态）中的一个基本问题。然而，在站立位置和伸手姿态受障碍物限制的复杂环境中，这并非易事。我们提出的 iDRM 定制了机器人到工作空间的占据列表，并使用在线更新算法来实现可达性地图的高效重建，以保证所选末端位姿始终无碰撞。我们使用 38 自由度 (DoF) 的人形机器人 Valkyrie 在各种伸手任务中对 iDRM 进行了评估。结果表明，该方法能够在几分之一秒内找到有效的末端位姿。更重要的是，我们还证明，集成了我们末端位姿规划方法的运动规划算法比未使用该技术的算法更高效。
引用
@article{arxiv.1607.06830,
title = {iDRM: Humanoid Motion Planning with Real-Time End-Pose Selection in Complex Environments},
author = {Yiming Yang and Vladimir Ivan and Zhibin Li and Maurice Fallon and Sethu Vijayakumar},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.06830},
year = {2016}
}
备注
8 pages, 9 figures