論文の概要: DRAFTO: Decoupled Reduced-space and Adaptive Feasibility-repair Trajectory Optimization for Robotic Manipulators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11074v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 20:24:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.187552
• Title: DRAFTO: Decoupled Reduced-space and Adaptive Feasibility-repair Trajectory Optimization for Robotic Manipulators
• Title（参考訳）: DRAFTO:ロボットマニピュレータの空間分離と適応可能性再帰軌道最適化
• Authors: Yichang Feng, Xiao Liang, Minghui Zheng,
• Abstract要約: 本稿では、トラジェクトリ最適化のための新しいアルゴリズム、Decoupled Reduced-spaceとAdaptive Feasibility-Repair Trajectory Optimization (DRAFTO)を提案する。 連立限界実現性を扱いながら繰り返し制約された最適化の回数を減らすため、最適化を低空間ガウスニュートン(Gass-Newton, GN)降下に分離する。 CHOMP, TrajOpt, GPMP2, FACTOなどの最適化型プランナに対するベンチマークテストの結果, 様々なシナリオやタスクにおいて高い効率性と信頼性が検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0407133618465005
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a new algorithm for trajectory optimization, Decoupled Reduced-space and Adaptive Feasibility-repair Trajectory Optimization (DRAFTO). It first constructs a constrained objective that accounts for smoothness, safety, joint limits, and task requirements. Then, it optimizes the coefficients, which are the coordinates of a set of basis functions for trajectory parameterization. To reduce the number of repeated constrained optimizations while handling joint-limit feasibility, the optimization is decoupled into a reduced-space Gauss-Newton (GN) descent for the main iterations and constrained quadratic programming for initialization and terminal feasibility repair. The two-phase acceptance rule with a non-monotone policy is applied to the GN model, which uses a hinge-squared penalty for inequality constraints, to ensure globalizability. The results of our benchmark tests against optimization-based planners, such as CHOMP, TrajOpt, GPMP2, and FACTO, and sampling-based planners, such as RRT-Connect, RRT*, and PRM, validate the high efficiency and reliability across diverse scenarios and tasks. The experiment involving grabbing an object from a drawer further demonstrates the potential for implementation in complex manipulation tasks. The supplemental video is available at https://youtu.be/XisFI37YyTQ.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、トラジェクトリ最適化のための新しいアルゴリズム、Decoupled Reduced-spaceとAdaptive Feasibility-Repair Trajectory Optimization (DRAFTO)を提案する。 最初は、スムーズさ、安全性、ジョイントリミット、タスク要件を考慮に入れた制約された目標を構築します。 そして、軌道パラメータ化のための基底関数の集合の座標である係数を最適化する。 連立限界実現可能性に対処しながら繰り返し制約付き最適化の回数を減らすため、最適化をメインイテレーションの低空間ガウスニュートン(GN)降下と初期化と終端実現可能性修復のための制約付き二次計画に分離する。 非単調な政策を持つ二相受理規則は、不等式制約に対してヒンジ二乗ペナルティを用いるGNモデルに適用され、グローバル化可能性を保証する。 CHOMP, TrajOpt, GPMP2, FACTOなどの最適化型プランナ, RRT-Connect, RRT*, PRMなどのサンプリング型プランナに対するベンチマークテストの結果, 様々なシナリオやタスクにおける高い効率性と信頼性を検証した。 引き出しからオブジェクトをつかむ実験は、複雑な操作タスクの実装の可能性をさらに実証する。 補足ビデオはhttps://youtu.be/XisFI37YyTQ.comで公開されている。

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