論文の概要: Constrained Stein Variational Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12110v2
• Date: Sat, 23 Dec 2023 22:49:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-28 01:48:19.716396
• Title: Constrained Stein Variational Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: 制約付きシュタイン変分軌道最適化
• Authors: Thomas Power and Dmitry Berenson
• Abstract要約: CSVTOは,一連のトラジェクトリに制約のあるトラジェクトリ最適化を並列に行うアルゴリズムである。 多様な軌道を明示的に生成することにより、CSVTOは局所的な最小値の低下を回避できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.282068591820947
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Constrained Stein Variational Trajectory Optimization (CSVTO), an algorithm for performing trajectory optimization with constraints on a set of trajectories in parallel. We frame constrained trajectory optimization as a novel form of constrained functional minimization over trajectory distributions, which avoids treating the constraints as a penalty in the objective and allows us to generate diverse sets of constraint-satisfying trajectories. Our method uses Stein Variational Gradient Descent (SVGD) to find a set of particles that approximates a distribution over low-cost trajectories while obeying constraints. CSVTO is applicable to problems with arbitrary equality and inequality constraints and includes a novel particle resampling step to escape local minima. By explicitly generating diverse sets of trajectories, CSVTO is better able to avoid poor local minima and is more robust to initialization. We demonstrate that CSVTO outperforms baselines in challenging highly-constrained tasks, such as a 7DoF wrench manipulation task, where CSVTO succeeds in 20/20 trials vs 13/20 for the closest baseline. Our results demonstrate that generating diverse constraint-satisfying trajectories improves robustness to disturbances and initialization over baselines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一連のトラジェクトリに制約を加えてトラジェクトリ最適化を行うアルゴリズムであるConstrained Stein Variational Trajectory Optimization (CSVTO)を提案する。 軌道分布に対する制約付き関数最小化の新たな形式として制約付き軌道最適化を行い,制約を目的のペナルティとして扱うことを避け,制約を満たす軌道の多様な集合を生成する。 提案手法では,制約に従いながら,低コスト軌道上の分布を近似する粒子の集合を見つけるために,Stein Variational Gradient Descent (SVGD) を用いる。 CSVTOは任意の等式と不等式制約を持つ問題に適用でき、局所最小値から逃れるための新しい粒子再サンプリングステップを含む。 多様な軌道の集合を明示的に生成することにより、CSVTOは局所的な最小値の低さを回避でき、初期化に対してより堅牢である。 CSVTOは、7DoFレンチ操作タスクのような高度に制約されたタスクにおいてベースラインよりも優れており、最も近いベースラインでは20/20でCSVTOが13/20で成功している。 本研究は,多種多様な制約満足軌道の生成により,障害に対する堅牢性やベースラインに対する初期化が向上することを示す。

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