优化双臂机器人轨迹，实现路径速度最快。
A Bi-Level Optimization Method for Redundant Dual-Arm Minimum Time Problems
- 分层优化：下层求最大路径速度，上层更新轨迹。
- 在速度、加速度约束下，路径速度提升显著。
- 适合需要高速精准协同的双臂机器人任务。
本文提出一种方法，通过优化冗余双臂机器人的关节轨迹，在满足位置、速度和加速度限制条件下，最小化其以恒定路径速度跟随期望相对笛卡尔路径所需的时间。该问题被重新建模为一个双层优化问题：下层为凸的闭式子问题，针对固定轨迹最大化路径速度；上层则利用单链运动学公式和下层值的次梯度来更新轨迹。数值结果验证了所提方法的有效性。
原文摘要 · Abstract (English)
In this work, we present a method for minimizing the time required for a redundant dual-arm robot to follow a desired relative Cartesian path at constant path speed by optimizing its joint trajectories, subject to position, velocity, and acceleration limits. The problem is reformulated as a bi-level optimization whose lower level is a convex, closed-form subproblem that maximizes path speed for a fixed trajectory, while the upper level updates the trajectory using a single-chain kinematic formulation and the subgradient of the lower-level value. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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