A Generalized Reduced Gradient Method for the Optimal Control of Very-Large-Scale Robotic Systems

Keith Rudd; Greg Foderaro; Pingping Zhu; Silvia Ferrari

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A Generalized Reduced Gradient Method for the Optimal Control of Very-Large-Scale Robotic Systems

机译：大型机器人系统最优控制的广义降梯度方法

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This paper develops a new indirect method for distributed optimal control (DOC) that is applicable to optimal planning for very-large-scale robotic (VLSR) systems in complex environments. The method is inspired by the nested analysis and design method known as generalized reduced gradient (GRG). The computational complexity analysis presented in this paper shows that the GRG method is significantly more efficient than classical optimal control or direct DOC methods. The GRG method is demonstrated for VLSR path planning in obstacle-populated environments in which robots are subject to external forces and disturbances. The results show that the method significantly improves performance compared to the existing direct DOC and stochastic gradient methods.

机译：本文开发了一种新的间接分布式最优控制（DOC）方法，该方法适用于复杂环境中超大型机器人（VLSR）系统的最优规划。该方法的灵感来自嵌套分析和设计方法，即广义归一化梯度（GRG）。本文提出的计算复杂度分析表明，GRG方法比经典的最优控制或直接DOC方法效率更高。演示了GRG方法用于机器人在受到外力和干扰的人群密集环境中的VLSR路径规划。结果表明，与现有的直接DOC和随机梯度方法相比，该方法显着提高了性能。

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来源
《IEEE Transactions on Robotics》 |2017年第5期|1226-1232|共7页
作者
Keith Rudd; Greg Foderaro; Pingping Zhu; Silvia Ferrari;
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作者单位

Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA;

Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA;

Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA;

Sibley School of Mechanical and Aerospace Engineering, Cornell University, Ithaca, NY, USA;

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Robot kinematics; Planning; Robot sensing systems; Optimal control; Service robots; Collision avoidance;

机译：机器人运动学;规划;机器人传感系统;最优控制;服务机器人;避免碰撞;

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