論文の概要: Learning Collision-free and Torque-limited Robot Trajectories based on
Alternative Safe Behaviors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03793v1
- Date: Fri, 5 Mar 2021 16:50:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-08 14:44:32.646212
- Title: Learning Collision-free and Torque-limited Robot Trajectories based on
Alternative Safe Behaviors
- Title（参考訳）: 代替安全行動に基づく無衝突・トルク制限ロボット軌道の学習
- Authors: Jonas C. Kiemel and Torsten Kr\"oger
- Abstract要約: ニューラルネットワークは、産業用ロボットの将来の動きを予測するために定期的に呼び出される。
アクションスペースの設計により、キネマティックジョイント限界の遵守が確保されます。
実ロボットによる実験は、安全な軌道をリアルタイムで生成できることを示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents an approach to learn online generation of collision-free
and torque-limited trajectories for industrial robots. A neural network, which
is trained via reinforcement learning, is periodically invoked to predict
future motions. For each robot joint, the network outputs the kinematic state
that is desired at the end of the current time interval. Compliance with
kinematic joint limits is ensured by the design of the action space. Given the
current kinematic state and the network prediction, a trajectory for the
current time interval can be computed. The main idea of our paper is to execute
the predicted motion only if a collision-free and torque-limited way to
continue the trajectory is known. In practice, the predicted motion is expanded
by a braking trajectory and simulated using a physics engine. If the simulated
trajectory complies with all safety constraints, the predicted motion is
carried out. Otherwise, the braking trajectory calculated in the previous
decision step serves as an alternative safe behavior. For evaluation, up to
three simulated robots are trained to reach as many randomly placed target
points as possible. We show that our method reliably prevents collisions with
static obstacles and collisions between the robots, while generating motions
that respect both torque limits and kinematic joint limits. Experiments with a
real robot demonstrate that safe trajectories can be generated in real-time.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,産業用ロボットの衝突のないトルク制限トラジェクタのオンライン生成を学習する手法を提案する。
強化学習によって訓練されるニューラルネットワークは、将来の動きを予測するために定期的に呼び出される。
各ロボット関節に対して、ネットワークは、現在の時間間隔の終わりに望まれる運動状態を出力する。
アクションスペースの設計により、キネマティックジョイント限界の遵守が確保されます。
現在の運動状態とネットワーク予測を考慮すれば、現在の時間間隔の軌跡を計算することができる。
本論文の主な考え方は、軌道を継続する衝突のないトルク制限方式が知られている場合に限り、予測動作を実行することである。
実際には、予測運動はブレーキ軌道によって拡張され、物理エンジンを用いてシミュレートされる。
シミュレーションされた軌道がすべての安全制約に合致すると、予測動作が実行される。
さもなければ、前の決定ステップで計算されたブレーキ軌跡は代替の安全行動として機能する。
評価のために、最大3台のシミュレーションロボットが、できるだけ多くのランダムに配置された目標点に到達するように訓練される。
本研究では,ロボット間の静的障害物や衝突を確実に防止すると同時に,トルク限界と運動性関節限界の両方を尊重する動作を生成する。
実ロボットによる実験は、安全な軌道をリアルタイムで生成できることを示しています。
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