Robotic manipulation and locomotion often entail nearly-simultaneous collisions -- such as heel and toe strikes during a foot step -- with outcomes that are extremely sensitive to the order in which impacts occur. Robotic simulators commonly lack the accuracy to predict this ordering, and instead pick one with a heuristic. This discrepancy degrades performance when model-based controllers and policies learned in simulation are placed on a real robot. We reconcile this issue with a set-valued rigid-body model which generates a broad set of physically reasonable outcomes of simultaneous frictional impacts. We first extend Routh's impact model to multiple impacts by reformulating it as a differential inclusion (DI), and show that any solution will resolve all impacts in finite time. By considering time as a state, we embed this model into another DI which captures the continuous-time evolution of rigid body dynamics, and guarantee existence of solutions. We finally cast simulation of simultaneous impacts as a linear complementarity problem (LCP), and develop a probabilistically-complete algorithm for approximating the post-impact velocity set. We demonstrate our approach on several examples drawn from manipulation and legged locomotion.


翻译:机器人操纵和移动往往同时发生几乎同时发生的碰撞 -- -- 例如脚跟和脚步的脚跟和脚趾撞击 -- -- 其结果对撞击发生的顺序极为敏感。机器人模拟器通常缺乏预测此顺序的准确性,而是选择一个偏激的。当模型控制器和模拟中学习的政策被置于真正的机器人身上时,这种差异会降低性能。我们最终将这一问题与一套固定价值的僵硬体模型相调和,该模型产生一系列广泛的物理上合理的同时摩擦效应结果。我们首先将Routh的撞击模型扩展为多重影响,将其作为一种差异包容(DI)重新组合,并表明任何解决方案都会在有限的时间内解决所有影响。我们把这一模型作为状态考虑,将它嵌入另一个模型,以捕捉僵硬体动态的连续时间演变,并保证解决方案的存在。我们最后将同时影响模拟作为线性互补问题(LCP)进行模拟,并开发一种匹配后冲击速度的概率完整的算法。我们用从操纵和脚动中提取的几个例子展示了我们的方法。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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