• controllo ottimo
• motion planning
• numerical optimization
• optimal control
• ottimizzazione numerica
• pianificazione del movimento
• robotica
• robotics

In questo studio sono valutate le prestazioni dei metodi di ottimizzazione numerica come mezzi per identificare movimenti dinamici ottimi di sistemi robotici meccanici interagenti con l'ambiente tramite sequenze di contatto non programmate. Nello specifico l'attenzione è concentrata su di uno schematico modello di umanoide bidimensionale (rappresentato come una catena seriale di corpi rigidi a cinque GdL con base fissa nello spazio) impegnato nell'azione di alzarsi (sedersi) da (verso) una posizione supina o prona, entrando in contatto o distaccandosi dal terreno a seconda della necessità tramite l'utilizzo delle mani, dei gomiti, delle anche, delle ginocchia e dei piedi. Le differenti alternative nell'impostazione del problema (che comportano differenti equazioni di vincolo nel processo di ottimizzazione) sono rappresentate dall'introduzione esplicita (o meno) delle forze di contatto tra le variabili libere di ottimizzazione e dalla suddivisione della pianificazione in due successive ottimizzazioni di crescente complessità a livello dinamico. La forma dei comportamenti ottenuti e la sensitività del processo di convergenza sono valutate principalmente al variare dei parametri del modello di contatto e dei pesi associati ai termini della funzione di costo; anche alcune tecniche per guidare l'umanoide ad interagire efficacemente con l'ambiente sono discusse. Lo scopo finale di questo studio è lo sviluppo di una delle poche analisi parametriche complete sulle prestazioni raggiungibili con i metodi di ottimizzazione numerica per la pianificazione del movimento di un intero sistema dinamico con sequenze di contatto non specificate a priori.

This study evaluates the performances of numerical optimization methods as a tool to identify optimal dynamic motions for robotic mechanical systems interacting with the environment through unscheduled contact sequences. Specifically the attention is focuses on a schematic two-dimensional humanoid model (represented as a fixed-base five-DoF articulated serial chain of rigid bodies) in the tasks of getting up (sitting down) from (to) supine and prone positions, opportunistically making and breaking contacts with the ground through hands, elbows, hips, knees, and feet. The different alternatives in the problem transcription (which lead to different constraint equations in the nonlinear program) are determined by the explicit introduction (or not) of contact forces among the free optimization variables and by the split of the planning into two consecutive optimizations of rising dynamic complexity. Shapes of the emergent behaviors and sensitivity of the convergence process are evaluated mainly with respect to contact model parameters and weights of cost function terms; various techniques to guide the humanoid to effectively interact with the environment are also discussed. The final aim of this study is to develop one of the very few complete parametric analysis on the performances achievable with optimization-based methods for whole-body dynamic motion planning with a priori unspecified contact sequences.