SL1M：用于不平坦地形接触规划的稀疏L1范数最小化方法
机器人学
2019-09-20 v1
摘要
在复杂环境中规划腿式运动的主要挑战之一是组合接触选择问题。近期研究提出使用整数变量来表示选择哪个接触面，然后依赖现代混合整数（MI）优化求解器来处理这一组合问题。为降低MI的计算成本，我们利用L1范数最小化技术的稀疏性特性，将接触规划问题松弛为一个可行性线性规划。我们的方法考虑了质心（COM）和接触效应器的运动学可达性。我们通过将规划限制在准平坦接触上，确保准静态质心轨迹的存在。在规划10步且每步少于10个潜在接触面的情况下，我们的方法比其MI对应方法快50到100倍，这表明其在线接触重规划方面具有潜在应用。该方法在仿真中通过人形机器人HRP-2和Talos在多种场景下进行了验证。
引用
@article{arxiv.1909.09044,
title = {SL1M: Sparse L1-norm Minimization for contact planning on uneven terrain},
author = {Steve Tonneau and Daeun Song and Pierre Fernbach and Nicolas Mansard and Michel Taix and Andrea Del Prete},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09044},
year = {2019}
}
备注
Submitted to IEEE ICRA 2020