面向带用户偏好的复杂操作任务的时间逻辑引导运动基元
机器人学
2022-02-10 v1
摘要
动态运动基元(DMPs)是一种灵活的轨迹学习方案，广泛用于机器人系统的运动生成。然而，现有基于DMP的方法主要关注简单的到达目标任务。为处理超出点对点运动规划的任务，本文提出时间逻辑引导的运动基元优化方法，即PIBB-TL算法，用于带用户偏好的复杂操作任务。具体而言，PIBB-TL算法中引入了加权截断线性时序逻辑(wTLTL)，不仅能够对涉及按逻辑组织的带用户偏好的动作序列的复杂任务进行编码，还提供了便捷高效的成本函数设计手段。随后采用黑盒优化来辨识DMP的最优形状参数，以实现机器人系统的运动规划。通过仿真与实验验证了PIBB-TL算法的有效性。
引用
@article{arxiv.2202.04375,
title = {Temporal Logic Guided Motion Primitives for Complex Manipulation Tasks with User Preferences},
author = {Hao Wang and Haoyuan He and Weiwei Shang and Zhen Kan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04375},
year = {2022}
}