Computational Cost Reduction Method for HQP-based Hierarchical Controller for Articulated Robot

Q: 이 논문에서 정의한 HQP(Hierarchical Quadratic Programming)이란 무엇인가?

다수의 제약 조건과 작업 우선순위를 동시에 고려하여 로봇 제어 솔루션을 제공하는 계층적 이차 계획법이다. 이는 다자유도 로봇의 복잡한 작업을 효과적으로 관리하며, 엄격한 우선순위를 보장하면서 최적의 제어 입력을 계산하는 최적화 기반의 제어 방법이다.

Q: rHQP 기반 로봇 제어기가 기존 HQP 방식보다 연산 효율성이 높은 이유는 무엇인가?

연구 결과, 로봇의 강체 동역학 관계를 활용하여 의사 결정 변수의 크기를 줄였기 때문이다. 조인트 가속도 제약을 제거하고 작업 공간 가속도와 조인트 토크 간의 관계식을 사용하여 QP 문제를 재구성함으로써 연산 속도를 약 2.44배 향상시켰다.

Mingyu Park; Dongwhan Kim; Yonghwan Oh; Yisoo Lee

doi:10.7746/jkros.2022.17.1.016

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자료유형: 학술저널

저자정보: Mingyu Park (Kwangwoon University) Dongwhan Kim (Kwangwoon University) Yonghwan Oh (Korea Institute of Science and Technology (KIST)) Yisoo Lee (Korea Institute of Science and Technology (KIST))

저널정보: 한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제1호

발행연도: 2022.3

수록면: 16 - 24 (9page)

DOI: 10.7746/jkros.2022.17.1.016

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This paper presents a method that can reduce the computational cost of the hierarchical quadratic programming (HQP)-based robot controller. Hierarchical controllers can effectively manage articulated robots with many degrees of freedom (DoFs) to perform multiple tasks. The HQP-based controller is one of the generic hierarchical controllers that can provide a control solution guaranteeing strict task priority while handling numerous equality and inequality constraints. However, according to a large amount of computation, it can be a burden to use it for real-time control. Therefore, for practical use of the HQP, we propose a method to reduce the computational cost by decreasing the size of the decision variable. The computation time and control performance of the proposed method are evaluated by real robot experiments with a 15 DoFs dual-arm manipulator.

#Hierarchical Control #Inverse Dynamics #Manipulation #Optimization

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