Stack-of-Tasks (SoT) control allows a robot to simultaneously fulfill a number of prioritized goals formulated in terms of (in)equality constraints in error space. Since this approach solves a sequence of Quadratic Programs (QP) at each time-step, without taking into account any temporal state evolution, it is suitable for dealing with local disturbances. However, its limitation lies in the handling of situations that require non-quadratic objectives to achieve a specific goal, as well as situations where countering the control disturbance would require a locally suboptimal action. Recent works address this shortcoming by exploiting Finite State Machines (FSMs) to compose the tasks in such a way that the robot does not get stuck in local minima. Nevertheless, the intrinsic trade-off between reactivity and modularity that characterizes FSMs makes them impractical for defining reactive behaviors in dynamic environments. In this letter, we combine the SoT control strategy with Behavior Trees (BTs), a task switching structure that addresses some of the limitations of the FSMs in terms of reactivity, modularity and re-usability. Experimental results on a Franka Emika Panda 7-DOF manipulator show the robustness of our framework, that allows the robot to benefit from the reactivity of both SoT and BTs.


翻译:然而,它的限制在于处理需要非横向目标以实现具体目标的情况,以及应对控制干扰需要当地亚最佳行动的情况。最近的工作弥补了这一缺陷,即利用非国有机器(FSMS)来弥补这一缺陷,使机器人不卡在本地微型中。然而,由于FSMS的特性是反应和模块化之间的内在权衡,使得它们难以在动态环境中界定反应行为。在这封信中,我们把SOT控制战略与Behavior树(BTs)结合起来,这种任务转换结构解决了FSMS在耐用性、模块化和再活跃性方面的一些局限性,使得我们7号国家机器不卡在本地微型中。尽管如此,FSMMS具有的自反应和模块化作用,使得我们7号机器人的机能性能够显示BDOMRMM的软能和机能性机能性。

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