从示教中学习机器人切割：基于 Udwadia-Kalaba 方法的非完整 DMPs
机器人学
2022-09-27 v1
摘要
动态运动基元（DMPs）在编码、生成和调整复杂末端执行器轨迹方面具有极大的灵活性。DMPs 也非常适合从人类示教中学习操作技能。然而，DMPs 的反应式特性限制了其在涉及非完整约束的工具使用与物体操控任务（如手术刀切割或导管转向）中的适用性。在本工作中，我们通过添加一个耦合项来扩展笛卡尔空间 DMP 公式，该耦合项强制满足一组预定义的非完整约束。我们利用 Udwadia-Kalaba 方法获得约束作用力项的闭式表达式。该方法为运行时保证约束满足提供了简洁而实用的解决方案。此外，所提出的约束作用力项解析形式支持高效的约束下轨迹优化。我们通过展示如何从人类示教中学习机器人切割技能，说明了该方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2209.12039,
title = {Learning robotic cutting from demonstration: Non-holonomic DMPs using the Udwadia-Kalaba method},
author = {Artūras Straižys and Michael Burke and Subramanian Ramamoorthy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.12039},
year = {2022}
}