動的物体操作のための接触陰的軌道最適化
Contact-Implicit Trajectory Optimization for Dynamic Object Manipulation
接触を陰的に扱う最適化で剛体システムの最適軌道を計算し、6自由度ロボットによる動的物体操作タスクで実機検証した論文。
著者: Jean-Pierre Sleiman, Jan Carius, Ruben Grandia, Martin Wermelinger, Marco Hutter
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present a reformulation of a contact-implicit optimization (CIO) approach that computes optimal trajectories for rigid-body systems in contact-rich settings. A hard-contact model is assumed, and the unilateral constraints are imposed in the form of complementarity conditions. Newton's impact law is adopted for enhanced physical correctness. The optimal control problem is formulated as a multi-staged program through a multiple-shooting scheme. This problem structure is exploited within the FORCES Pro framework to retrieve optimal motion plans, contact sequences and control inputs with increased computational efficiency. We investigate our method on a variety of dynamic object manipulation tasks, performed by a six degrees of freedom robot. The dynamic feasibility of the optimal trajectories, as well as the repeatability and accuracy of the task-satisfaction are verified through simulations and real hardware experiments on one of the manipulation problems.
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