We present a model predictive controller (MPC) that automatically discovers collision-free locomotion while simultaneously taking into account the system dynamics, friction constraints, and kinematic limitations. A relaxed barrier function is added to the optimization's cost function, leading to collision avoidance behavior without increasing the problem's computational complexity. Our holistic approach does not require any heuristics and enables legged robots to find whole-body motions in the presence of static and dynamic obstacles. We use a dynamically generated euclidean signed distance field for static collision checking. Collision checking for dynamic obstacles is modeled with moving cylinders, increasing the responsiveness to fast-moving agents. Furthermore, we include a Kalman filter motion prediction for moving obstacles into our receding horizon planning, enabling the robot to anticipate possible future collisions. Our experiments demonstrate collision-free motions on a quadrupedal robot in challenging indoor environments. The robot handles complex scenes like overhanging obstacles and dynamic agents by exploring motions at the robot's dynamic and kinematic limits.


翻译:我们提出了一个模型预测控制器(MPC),该控制器可以自动发现无碰撞的移动,同时考虑到系统动态、摩擦限制和运动限制。一个放松的屏障功能被添加到优化的成本功能中,导致避免碰撞的行为,而不会增加问题的计算复杂性。我们的整体方法不需要任何休眠术,而使脚下机械人能够在有静态和动态障碍的情况下找到全身运动。我们使用动态生成的欧洲克隆人签字的距离场进行静态碰撞检查。对动态障碍的碰撞检查以移动的气瓶为模型,提高对快速移动剂的反应能力。此外,我们还包括了卡尔曼过滤器运动预测,将障碍推进我们逐渐消失的地平线规划,使机器人能够预测未来可能发生的碰撞。我们的实验表明,在挑战室内环境的四重机械上,我们展示了无碰撞的动作。机器人会处理复杂的场景象,如在机器人的动态和动能极限上探索动作。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
知识图谱推理,50页ppt,Salesforce首席科学家Richard Socher
专知会员服务
105+阅读 · 2020年6月10日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Structure Aware SLAM using Quadrics and Planes
Arxiv
4+阅读 · 2018年8月13日
Arxiv
3+阅读 · 2015年5月16日
VIP会员
相关资讯
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
机器人开发库软件大列表
专知
10+阅读 · 2018年3月18日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员