通过受限线性凸优化实现机器人物体处理的快速优化运动规划

《IEEE Robotics and Automation Letters》：Speed-Optimized Motion Planning for Robotic Object Handling via Constrained Linear Convex Optimization

　　

摘要：

本文提出了一种用于机器人物体处理中的速度优化运动规划框架，涵盖了动态投掷以及避障条件下的拾放任务。首先，基于S曲线的优化算法计算出最佳的投掷参数，以确保物体能够准确着陆。该框架采用了两阶段轨迹生成策略：（1）速度优化轨迹规划，在物理约束条件下计算出高效的速度曲线；（2）基于B样条的轨迹平滑处理，生成平滑的关节运动轨迹。速度、加速度、扭矩和抖动等约束被重新表述为凸优化问题，其中立方B样条用于表示伪速度的平方值，而凸松弛机制用于处理非凸的抖动限制。对于需要感知障碍物的运动，该框架使用三次多项式来描述运动路径，并对末端执行器施加凸多面体约束以确保安全性。该凸优化问题在满足关节运动和动态约束的同时，最大化了移动速度。在配备qb SoftHand夹持器的Franka Emika Panda机器人上进行的大量仿真和实际测试表明，该框架能够实现精确、快速的物体处理，包括投掷和拾放操作。