Consensus Complementarity Control for Multi-Contact MPC
Consensus Complementarity Control for Multi-Contact MPC
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多接触 MPC 的共识互补控制
DOI：
10.48550/arxiv.2304.11259
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Michael Posa
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Alp Aydinoglu;Adam Wei;Michael Posa
我们提出了一种混合模型预测控制算法，即共识互补控制(C3)，用于控制系统与环境的接触和断开。许多最先进的控制器用于需要与环境进行初始接触的任务，例如移动和操纵，需要先验模式调度，或者计算过于复杂而无法以实时速率运行。提出了一种基于交替方向乘子法(ADMM)的方法，能够对潜在的接触事件进行高速推理。通过一致的公式，我们的方法使得联系人调度问题能够并行化。我们用五个数值算例验证了我们的结果，包括四个高维摩擦接触问题和一个欠驱动多接触系统的物理实验。我们进一步证明了我们的方法在一个物理实验中的有效性，该实验用一个机械臂完成了一个高维、多接触的操作任务。
We propose a hybrid model predictive control algorithm, consensus complementarity control (C3), for systems that make and break contact with their environment. Many state-of-the-art controllers for tasks which require initiating contact with the environment, such as locomotion and manipulation, require a priori mode schedules or are too computationally complex to run at real-time rates. We present a method based on the alternating direction method of multipliers (ADMM) that is capable of high-speed reasoning over potential contact events. Via a consensus formulation, our approach enables parallelization of the contact scheduling problem. We validate our results on five numerical examples, including four high-dimensional frictional contact problems, and a physical experimentation on an underactuated multi-contact system. We further demonstrate the effectiveness of our method on a physical experiment accomplishing a high-dimensional, multi-contact manipulation task with a robot arm.
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用于 3D 准动态灵巧操作的接触模式引导运动规划
DOI：
10.1109/icra46639.2022.9811872
发表时间：
2022
期刊：
2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA
影响因子：
--
作者：
Cheng, Xianyi;Huang, Eric;Hou, Yifan;Mason, Matthew T.
通讯作者：
Mason, Matthew T.
DOI：
--
发表时间：
2022
期刊：
Learning for Dynamics and Control Conference
影响因子：
--
作者：
Jin, Wanxin;Aydinoglu, Alp;Halm, Mathew;Posa, Michael
通讯作者：
Posa, Michael
通过 ADMM 进行实时多接触模型预测控制
DOI：
10.1109/icra46639.2022.9811957
发表时间：
2022
期刊：
2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA
影响因子：
--
作者：
Aydinoglu, Alp;Posa, Michael
通讯作者：
Posa, Michael
ContactNets：通过平滑、隐式表示学习不连续接触动力学
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
Conference on Robot Learning
影响因子：
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作者：
Pfrommer, Samuel;Halm, Mathew;Posa, Michael
通讯作者：
Posa, Michael