Humanoida robotar navigerar dynamiskt en miljö genom att interagera med den via kontaktnycklar som utövas vid intermittenta kontaktposer. Därför är det viktigt att tänka på dynamiken när man planerar en kontaktsekvens. Traditionella kontaktplaneringsmetoder antar ett kvasistatiskt balanskriterium för att minska de beräkningsmässiga utmaningarna att välja en kontaktsekvens över en grov terräng. Detta begränsar dock tillvägagångssättets tillämplighet när dynamiska rörelser krävs, t.ex. när man går nerför en brant sluttning eller korsar ett stort gap. Nya metoder övervinna denna begränsning med hjälp av effektiva blandade heltal konvex programmering lösare som kan syntetisera dynamiska kontaktsekvenser. Ändå begränsar dess exponentiella tids komplexitet dess tillämplighet till korta tidshorisont kontaktsekvenser i små miljöer. I detta dokument går vi bortom nuvarande tillvägagångssätt genom att lära oss en förutsägelse om den dynamiska utvecklingen av robot Centroidal momenta, som sedan kan användas för att snabbt generera dynamiskt robusta kontaktsekvenser för robotar med armar och ben med hjälp av en sökbaserad kontaktplanerare. Vi demonstrerar effektiviteten och kvaliteten i resultaten av det föreslagna tillvägagångssättet i en rad dynamiska och utmanande scenarier.
Vårt tidigare arbete REF föreslår en graf-sök baserad kontakt planerare som använder neurala nätverk för att snabbt förutsäga resultatet av en dynamik optimerare.
Efficient Humanoid Contact Planning using Learned Centroidal Dynamics Prediction
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}