免调参的接触隐式轨迹优化
机器人学
2020-06-12 v1
摘要
我们提出了一种接触隐式轨迹优化框架，可使用平凡初始猜测且无需任何参数调优，为不同机器人结构与任务规划接触交互轨迹。这是通过采用松弛接触模型以及用于抑制松弛的自动惩罚调整循环实现的。此外，问题的结构使我们能够利用前一次迭代中使用松弛所隐含的接触信息，从而以极少计算开销显式改进解。我们在仿真实验中测试了所提方法，包括使用 7 自由度机械臂与移动机器人的非抓取操作，以及类人机器人在零重力下的平面运动。结果表明，我们的方法为广泛应用提供了一种开箱即用且性能良好的解决方案。
引用
@article{arxiv.2006.06176,
title = {Tuning-Free Contact-Implicit Trajectory Optimization},
author = {Aykut Ozgun Onol and Radu Corcodel and Philip Long and Taskin Padir},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06176},
year = {2020}
}
备注
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2020