論文の概要: Periodic DMP formulation for Quaternion Trajectories

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10510v1
• Date: Wed, 20 Oct 2021 11:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-23 20:43:21.712560
• Title: Periodic DMP formulation for Quaternion Trajectories
• Title（参考訳）: 四元軌道の周期的DMP定式化
• Authors: Fares J. Abu-Dakka, Matteo Saveriano, Luka Peternel
• Abstract要約: 動的運動プリミティブ(DMP)は、複雑な離散的、周期的なスキルを学習し、再現するために広く利用されている。 本稿では,周期軌道の符号化を可能にする新しい定式化を提案する。 実ロボットを用いて、周期的な方向変化を伴う日常的なタスクを実行する実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.182479811070484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Imitation learning techniques have been used as a way to transfer skills to robots. Among them, dynamic movement primitives (DMPs) have been widely exploited as an effective and an efficient technique to learn and reproduce complex discrete and periodic skills. While DMPs have been properly formulated for learning point-to-point movements for both translation and orientation, periodic ones are missing a formulation to learn the orientation. To address this gap, we propose a novel DMP formulation that enables encoding of periodic orientation trajectories. Within this formulation we develop two approaches: Riemannian metric-based projection approach and unit quaternion based periodic DMP. Both formulations exploit unit quaternions to represent the orientation. However, the first exploits the properties of Riemannian manifolds to work in the tangent space of the unit sphere. The second encodes directly the unit quaternion trajectory while guaranteeing the unitary norm of the generated quaternions. We validated the technical aspects of the proposed methods in simulation. Then we performed experiments on a real robot to execute daily tasks that involve periodic orientation changes (i.e., surface polishing/wiping and liquid mixing by shaking).
• Abstract（参考訳）: 模倣学習技術はロボットにスキルを伝達する方法として使われてきた。 その中でも、動的運動プリミティブ(DMP)は、複雑な離散的かつ周期的なスキルを学習し、再現するための効果的で効率的な技術として広く利用されている。 dmpは翻訳と方向の両方でポイントツーポイントの動きを学ぶために適切に定式化されているが、周期的なものは方向を学ぶための定式化を欠いている。 そこで本研究では,周期軌道の符号化が可能な新しいDMP形式を提案する。 この定式化の中で、リーマン計量に基づく射影法と単位四元数に基づく周期DMPの2つのアプローチを開発する。 どちらの定式化も、向きを表すために単位四元数を利用する。 しかし、第一はリーマン多様体の性質を利用して単位球面の接空間で作用する。 第2は、生成した四元数の一元ノルムを保証しながら、単位四元数軌道を直接符号化する。 シミュレーションにおける提案手法の技術的側面を検証した。 そして, 周期的な方向変化(表面研磨/ワイピング, 振動による液体混合など)を伴う日常作業を行う実ロボット実験を行った。

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