多模态操作规划中的轨迹优化与接触选择同步

复杂的灵巧操作需要在握持式与非握持式抓取之间切换，以及物体相对环境滑动与转动。本文提出一种能够推理多样化接触变化以发现此类规划的操作规划器。它采用混合方法：对转动与滑动操作基元执行接触隐式轨迹优化，并基于采样规划在操作基元与目标物体位姿间切换。该优化方法——轨迹优化与接触选择同步(STOCS)——引入无限规划框架，在操作基元过程中动态选择物体与环境间的接触点与支撑力。为序列化操作基元，基于采样的树生长规划器利用 STOCS 构建操作树。我们表明，通过使用强大的轨迹优化器，所提规划器能在数十个采样内发现涉及抓取、滑动与转动的多模态操作轨迹。所得轨迹经验证可令 6 自由度机械臂成功操作物理物体。