論文の概要: Trajectory Manifold Optimization for Fast and Adaptive Kinodynamic Motion Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12193v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 03:29:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:24.299145
• Title: Trajectory Manifold Optimization for Fast and Adaptive Kinodynamic Motion Planning
• Title（参考訳）: 高速かつ適応的な運動計画のための軌道多様体最適化
• Authors: Yonghyeon Lee,
• Abstract要約: システムが動的に変化する環境に適応するためには、高速なキノダイナミックな運動計画が不可欠である。 本稿では,新しいニューラルネットワークモデル,その微分可能な運動マニフォールドプリミティブ(DMMP)と実践的なトレーニング戦略を提案する。 任意の目標位置への動的投球を行う7-DoFロボットアームを用いた実験により,提案手法が計画速度,タスク成功,制約満足度といった既存手法を超えることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.982922468400902
• License:
• Abstract: Fast kinodynamic motion planning is crucial for systems to effectively adapt to dynamically changing environments. Despite some efforts, existing approaches still struggle with rapid planning in high-dimensional, complex problems. Not surprisingly, the primary challenge arises from the high-dimensionality of the search space, specifically the trajectory space. We address this issue with a two-step method: initially, we identify a lower-dimensional trajectory manifold {\it offline}, comprising diverse trajectories specifically relevant to the task at hand while meeting kinodynamic constraints. Subsequently, we search for solutions within this manifold {\it online}, significantly enhancing the planning speed. To encode and generate a manifold of continuous-time, differentiable trajectories, we propose a novel neural network model, {\it Differentiable Motion Manifold Primitives (DMMP)}, along with a practical training strategy. Experiments with a 7-DoF robot arm tasked with dynamic throwing to arbitrary target positions demonstrate that our method surpasses existing approaches in planning speed, task success, and constraint satisfaction.
• Abstract（参考訳）: システムが動的に変化する環境に効果的に適応するためには、高速なキノダイナミック・モーション・プランニングが不可欠である。 いくつかの努力にもかかわらず、既存のアプローチは高次元の複雑な問題において、迅速な計画に苦戦している。 当然のことながら、主な課題は探索空間、特に軌道空間の高次元性から生じる。 最初は、キノダイナミック制約を満たしながら、手作業に特に関係する様々な軌跡を含む低次元の軌跡多様体 {\it offline} を同定する。 その後、この多様体 {\it online} 内の解を探索し、計画速度を著しく向上させる。 連続時間・微分可能な軌道の多様体を符号化し生成するために,新しいニューラルネットワークモデル (DMMP) を提案する。 任意の目標位置への動的投球を行う7-DoFロボットアームを用いた実験により,提案手法が計画速度,タスク成功,制約満足度といった既存手法を超えることを示した。

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