Vi presenterar ett nytt optimeringsbaserat tillvägagångssätt för robotisk rörelseplanering bland hinder. Precis som CHOMP (Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning) kan vår algoritm användas för att hitta kollisionsfria banor från naiva, raka initieringar som kan vara i kollision. Kärnan i vår strategi är (a) en sekventiell konvex optimeringsprocedur, som straffar kollisioner med en gångjärnsförlust och ökar straffkoefficienterna i en yttre loop vid behov, och (b) en effektiv formulering av den icke-kollisionsbegränsning som direkt beaktar kontinuerlig säkerhet Vår algoritm implementeras i ett programvarupaket som heter TrajOpt. Vi rapporterar resultat från en serie experiment som jämför TrajOpt med CHAMP och randomiserade planerare från OMPL, med avseende på planeringstid och vägkvalitet. Vi överväger rörelseplanering för 7 DOF robotarmar, 18 DOF fullkroppsrobotar, statiskt stabil gångrörelse för 34 DOF Atlas humanoid robot, och fysiska experiment med 18 DOF PR2. Vi tillämpar också TrajOpt för att planera krökningskonstruerade styrbara nålbanor i SE( 3) konfigurationsutrymme och flera icke-intersekterande böjda kanaler inom 3D-tryckta implantat för intrakavitär brachyterapi. Uppgifter, videor och källkod finns fritt tillgängliga på http://rll.berkeley.edu/trajopt/ijrr.
Vissa optimerings-bas rörelseplanering algoritmer sammanfattas i REF.
Motion planning with sequential convex optimization and convex collision checking
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}