論文の概要: Higher-Order Kinematic Derivatives for Aspect-Preserving Real-Time Numerical Inverse Kinematics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.41752v1
- Date: Fri, 30 Oct 2026 13:55:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-02 22:05:31.761871
- Title: Higher-Order Kinematic Derivatives for Aspect-Preserving Real-Time Numerical Inverse Kinematics
- Title(参考訳): リアルタイム数値逆運動学のための高次キネマティック誘導体
- Abstract要約: 高階ソルバの族が導出され、向きと誤差の補正マップが必要とされる。
アスペクト保存ステップリミッタは、特異点の予測と回避のためのステップに沿ってジャコビアンを外挿する。
ROS 2を統合したC++ライブラリがリリースされた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.7259824817932294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper leverages the higher-order kinematic derivatives of serial robots to achieve efficient, aspect-preserving real-time inverse kinematics. First, a family of higher-order solvers is derived, with a necessary orientation-error correction map, yielding the QuIK4 and QuIK5 methods with fourth- and fifth-order convergence. Second, an aspect-preserving step limiter extrapolates the Jacobian determinant along the step to predict and avoid singularities, shortening steps only when they head toward a singularity rather than when the current iterate is ill-conditioned. Third, a Hermite-interpolation certifier verifies the aspect of each answer, and a certified restart algorithm recovers failures from proven same-aspect seeds. The proposed methods are shown to outperform prior methods, reducing failures by up to four orders of magnitude and nearly eliminating aspect switching at tracking-level errors. A C++ library is released with ROS 2 integration.
- Abstract(参考訳): 本稿では,高次連続ロボットの高次キネマティックデリバティブを活用し,効率よくアスペクト保存されたリアルタイム逆キネマティックスを実現する。
まず、高階解の族が導出され、4階収束と5階収束のQuIK4およびQuIK5法が得られる。
第二に、アスペクト保存ステップリミッタは、特異点を予測・回避するステップに沿ってジャコビアン行列式を外挿し、現在のイテレートが不条件である場合よりも特異点に向かって進む場合にのみステップを短縮する。
第三に、Hermite-interpolation Certifierは各回答の側面を検証し、認証された再起動アルゴリズムは、証明された同一の種から失敗を回復する。
提案手法は従来の手法よりも優れており、最大4桁の故障を低減し、追従レベルのエラー時のアスペクト切替をほぼ排除している。
ROS 2を統合したC++ライブラリがリリースされた。
関連論文リスト
- Federated stochastic bilevel optimization with fully first-order gradients [57.1147486991903]
フェデレーション行列の2レベル最適化は、機械学習に広く応用されているため、近年積極的に研究されている。
既存のフェデレートされた双レベル最適化アルゴリズムは、二階ヘッセン行列とヤコビ行列の計算を必要とする。
本稿では,一階オーラクルのみに依存する新しいフェデレーション収束分散誘導二段降下アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-14T21:12:59Z) - Adaptively Incorporating Directional Hints into Zeroth-Order Optimization [49.940317286021696]
本研究では,非関数の次数ゼロの最適化を実現するアルゴリズムを開発した。
非制御タスクにおける持続的な進捗を示す手法を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-08T05:42:02Z) - Direct Acceleration of Stochastic Root-Finding Without Variance Reduction and Regularization [15.2286904549704]
二重アンカー機構,すなわち二重アンカー機構が,そのようなエラーの蓄積を伴わずに反復設定にまで拡張されていることを示す。
強い単調作用素の場合、同じアルゴリズムはよりシャープな複雑さを達成し、$$-dependenceという観点で下界とほぼ一致する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-12T13:25:55Z) - Dual Quaternion SE(3) Synchronization with Recovery Guarantees [18.75848171128639]
本稿では、二元四元数表現を採用し、SE(3)を単位二元四元数上で直接同期する。
スペクトル初期化器はエルミート二元四元数測定行列上の電力法で計算され、次いで二元四元数一般化電力法で計算される。
合成ベンチマークと実世界のマルチスキャン点集合登録実験により、提案したパイプラインは精度と効率の両方を向上することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-01-30T21:24:20Z) - Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Stochastic Optimization with Random Models [57.52124921268249]
本稿では,1次と2次の両方の定常点を見つけるための信頼逐次準計画法を提案する。
本手法は, 1次定常点に収束するため, 対象対象の近似を最小化して定義された各イテレーションの勾配ステップを計算する。
2階定常点に収束するため,本手法は負曲率を減少するヘッセン行列を探索する固有ステップも計算する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T04:39:47Z) - Efficient Low-rank Identification via Accelerated Iteratively Reweighted Nuclear Norm Minimization [8.879403568685499]
パラメータの平滑化に適応的な更新戦略を導入する。
この振る舞いは、アルゴリズムを数回繰り返した後に、効果的に問題を解決するものに変えます。
すべてのイテレーションが重要なものであることを保証し、グローバルに提案された実験を証明します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-22T02:37:13Z) - Stochastic Optimization for Non-convex Problem with Inexact Hessian
Matrix, Gradient, and Function [99.31457740916815]
信頼領域(TR)と立方体を用いた適応正則化は、非常に魅力的な理論的性質を持つことが証明されている。
TR法とARC法はヘッセン関数,勾配関数,関数値の非コンパクトな計算を同時に行うことができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-18T10:29:58Z) - Infeasible Deterministic, Stochastic, and Variance-Reduction Algorithms for Optimization under Orthogonality Constraints [9.301728976515255]
本稿では,着陸アルゴリズムの実用化と理論的展開について述べる。
まず、この方法はスティーフェル多様体に拡張される。
また、コスト関数が多くの関数の平均である場合の分散還元アルゴリズムについても検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-29T07:36:54Z) - Single-Timescale Stochastic Nonconvex-Concave Optimization for Smooth
Nonlinear TD Learning [145.54544979467872]
本稿では,各ステップごとに1つのデータポイントしか必要としない2つの単一スケールシングルループアルゴリズムを提案する。
本研究の結果は, 同時一次および二重側収束の形で表される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-23T20:36:49Z) - Non-asymptotic Convergence Analysis of Two Time-scale (Natural)
Actor-Critic Algorithms [58.57004511121862]
アクタークリティカル(AC)とナチュラルアクタークリティカル(NAC)のアルゴリズムは、最適なポリシーを見つけるために2つの方法で実行されることが多い。
2つの時間スケールACは、$mathcalO(epsilon-2.5log3(epsilon-1))$で、$epsilon$-accurateの定常点に達するために、全体のサンプルの複雑さを必要とすることを示す。
我々は,動的にマルコフサンプリングが変化するため,アクターのバイアス誤差をバウンドする新しい手法を開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-07T15:42:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。