Detta dokument presenterar en reaktiv controller för planar manipulation uppgifter som utnyttjar maskininlärning för att uppnå realtid prestanda. Tillvägagångssättet är baserat på en modell Predictive Control (MPC) formulering, där målet är att hitta en optimal sekvens av robotrörelser för att uppnå en önskad objektrörelse. På grund av de flera kontaktlägen som är förknippade med friktionsinteraktioner, det resulterande optimeringsprogrammet lider av kombinatoriska komplexitet när uppgiften att bestämma den optimala sekvensen av lägen. För att övervinna denna svårighet formulerar vi sökandet efter optimala modesekvenser offline, separat från sökandet efter optimala styringångar online. Med hjälp av verktyg från maskininlärning, leder detta till en konvex hybrid MPC-program som kan lösas i realtid. Vi validerar vår algoritm på en planar manipulation experimentell installation där resultaten visar att konvex hybrid MPC formulering med inlärda lägen uppnår bra sluten-loop prestanda på en bana spårning problem.
Slutligen, komplexiteten i att bestämma den optimala sekvensen av åtgärder för att manipulera ett objekt genom att trycka på är löst offline i REF genom maskininlärning.
Reactive Planar Manipulation with Convex Hybrid MPC
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}