Abstract
長い時間にわたるロボットの操作（manipulation）シーケンスの計画は、非線形の接触ダイナミクスと多数の接触モードを通じて実現可能な軌道（feasible trajectories）を探索することの複雑さにより困難です。さらに、この複雑さは問題のホライズン長（時間幅）に応じて増大します。そこで本研究では、逆ダイナミクス方程式のスペクトル分解（spectral decomposition）にもとづいて軌道を生成する探索木（search tree）手法を提案します。この方程式はアクチュエータの変位から対象物（object）の変位への写像を行い、そのスペクトルは、成分が直交しており、力学的に実現可能性を保ちながら対象物の到達可能集合（reachable set）を近似するため、探索に効率的です。これらの軌道は、急速に探索するランダム木（Rapidly-Exploring Random Trees; RRT）のような任意の探索ベース手法と組み合わせて、長ホライズン計画に利用できます。本手法は、短ホライズン課題に対するモデルベース計画の最近の研究と同等の性能を示し、さらに長ホライズン課題を解ける点で差別化されます。既存手法が失敗するのに対して、提案手法は計算15秒で45秒の継続時間および10以上の接触モードにまたがる計画を生成でき、高度に複雑な領域においてリアルタイム性を実証します。
