この研究では、複雑な動的機動の即興合成を可能にする最適化ベースの歩行制御フレームワークであるCAFE-MPCが紹介されています。提案されたフレームワークの中心には、カスケードファイデリティモデル予測制御(CAFE-MPC)があります。CAFE-MPCは、計算とパフォーマンスの向上のために、予測ホライズン(つまり、降下するモデル信頼性、ますます粗い時間ステップ、および緩和された制約)に沿って計画問題を戦略的に緩和します。この問題は、混合システム向けに調整された効率的なカスタマイズされた多重シューティングiLQR(MS-iLQR)ソルバーを使用して数値的に解かれます。CAFE-MPCからのアクション価値関数は、新しいバリュー関数ベースの全身制御(VWBC)技術の基礎として使用されます。これにより、提案されたフレームワークは従来別々のコンポーネントとして扱われてきた全身MPCとより伝統的な全身二次計画法(QP)を統一します。また、提案されたVWBCが制約処理面でRicattiフィードバックコントローラーよりも優れたパフォーマンスを示すことも示します。
To Another Language
from source content
arxiv.org
Key Insights Distilled From
by He Li,Patric... at arxiv.org 03-08-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.03995.pdfDeeper Inquiries