A Factor-Graph Approach for Optimization Problems with Dynamics Constraints
A Factor-Graph Approach for Optimization Problems with Dynamics Constraints
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具有动力学约束的优化问题的因子图方法
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
F. Dellaert
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Mandy Xie;Alejandro Escontrela;F. Dellaert
在本文中，我们引入动力学因子图作为图形框架来解决动力学问题和运动动力学运动规划问题，并充分考虑全身动力学和接触。动力学问题的因子图表示提供了其数学结构的深刻可视化，并且可以与稀疏非线性优化器结合使用，以解决机器人技术中具有挑战性的高维优化问题。我们可以轻松地将运动动力学运动规划制定为带有因子图的轨迹优化问题。我们通过将动态因子图应用于控制各种动态系统（从简单的车杆到 12 自由度四足机器人）来展示动态因子图的灵活性和描述能力。
In this paper, we introduce dynamics factor graphs as a graphical framework to solve dynamics problems and kinodynamic motion planning problems with full consideration of whole-body dynamics and contacts. A factor graph representation of dynamics problems provides an insightful visualization of their mathematical structure and can be used in conjunction with sparse nonlinear optimizers to solve challenging, high-dimensional optimization problems in robotics. We can easily formulate kinodynamic motion planning as a trajectory optimization problem with factor graphs. We demonstrate the flexibility and descriptive power of dynamics factor graphs by applying them to control various dynamical systems, ranging from a simple cart pole to a 12-DoF quadrupedal robot.
影响因子：
3.5
作者：
Mustafa Mukadam;Jing Dong;F. Dellaert;Byron Boots
通讯作者：
Mustafa Mukadam;Jing Dong;F. Dellaert;Byron Boots
影响因子：
2.4
作者：
BLICKHAN, R
通讯作者：
BLICKHAN, R
影响因子：
3.5
作者：
Felis, Martin L.
通讯作者：
Felis, Martin L.