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Model Predictive Control-based dynamic movement primitives for trajectory learning and obstacle avoidance
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OA
AI
DOI：10.1016/j.robot.2025.105027.png)
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摘要
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动态运动基元（DMP）是学习示教领域的一个成熟框架，广泛应用于获取和再现运动模式。为提升DMP在复杂环境中的适应性和泛化能力，本文提出了一种新颖的DMP避障方法，通过整合模型预测控制（MPC）。所提出的方法将DMP形式化地纳入MPC框架，并采用近端平均牛顿最优控制求解器，将避障条件纳入代价函数，以适应各种环境并提高避障效率。评估在涉及静态和动态障碍物的二维及三维空间场景，以及多障碍物和动态环境条件下进行。该方法适应DMP的缩放特性，在复杂场景中表现出鲁棒性。此外，引入安全阈值增强了方法的鲁棒性，确保在不确定环境中的安全避障。与人工势场和转向角方法的定量比较凸显了其在轨迹效率和避障成功率方面的卓越性能。最后，通过模拟和真实实验（包括UR5机器人的抓取放置任务）验证，证明了该方法在机器人操作中的实际适用性。
Keyword:
Dynamic Movement Primitives
Model Predictive Control
Obstacle Avoidance
Proximal Averaged Newton for Optimal Control
AI总结
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IF:
5.2
论文数:
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1.0W
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