将足步规划作为可行性问题利用 L1 范数最小化求解（扩展版）
机器人学
2022-04-22 v2
摘要
腿式机器人在不平整地形上运动的一个挑战是，既要处理为每一步选择接触面的离散问题，又要处理将每一步放置于所选面上的连续问题。因此，足步规划可用混合整数规划（MIP）来解决——这是一种优雅但计算代价高昂的方法，可能使其不适用于在线规划。我们将 MIP 重新表述为一个基数问题，随后将其近似为计算高效的 l1 范数最小化，称为 SL1M。此外，我们通过将 SL1M 与基于采样的根轨迹规划器相结合以剪除无关表面候选，提升了 SL1M 的性能与收敛性。我们在人形机器人 Talos 上于四种代表性场景中的测试表明，SL1M 始终比 MIP 收敛更快。对于组合复杂度较小（每步 < 10 个表面）的场景，SL1M 无需剪除即比 MIP 至少快两倍收敛。在更复杂情形下，借助剪除，SL1M 比 MIP 快至多 100 倍收敛。此外，剪除也能改善 MIP 的计算时间。该框架的通用性通过四足机器人 ANYmal 上的补充测试得以展现。
引用
@article{arxiv.2011.09772,
title = {Solving Footstep Planning as a Feasibility Problem using L1-norm Minimization (Extended Version)},
author = {Daeun Song and Pierre Fernbach and Thomas Flayols and Andrea Del Prete and Nicolas Mansard and Steve Tonneau and Young J. Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09772},
year = {2022}
}
备注
Extended version of the paper to be published in IEEE Robotics and Automation Letters