61、机器人规划中的优化算法与帕累托前沿近似方法

机器人规划中的优化算法与帕累托前沿近似方法

在机器人规划领域，高效且准确地完成任务是核心目标。然而，实际应用中往往面临着多个相互竞争的目标需要同时优化的挑战。本文将介绍两种重要的技术：GOMP - ST算法和误差有界的帕累托前沿近似方法，它们分别在物体抓取运输和多目标优化问题中展现出了显著的优势。

GOMP - ST算法：用于吸力抓取物体的快速运输

GOMP - ST是一种利用学习到的运动约束来实现吸力抓取物体快速运输的算法。传统上，要精确建模吸力杯变形等难以建模的属性是非常困难的，而GOMP - ST通过从真实数据中学习约束，巧妙地避开了这一难题。同时，该算法借助神经网络实现学习模型，能够自动生成求解器线性化约束所需的梯度，从而提高了求解效率。

实验设置与结果

为了验证GOMP - ST的性能，研究人员进行了一系列实验。他们改变起始和目标配置之间的水平距离，分别设置为0.8m和1.0m。较短的水平距离（0.8m）需要更多的垂直运动，而较长的水平距离（1.0m）则会带来更长时间的水平加速。同时，研究人员还使用了不同的物体质量，包括训练中出现过的1.3kg、1.5kg和1.7kg，以及未在训练数据中出现的1.6kg。每个计算得到的轨迹都运行5次，然后记录平均成功率和单位运输质量的运动时间。

算法	成功率	运动时间	特点
J - GOMP和GOMP - FIT单峰基线	低，常导致吸