基于级联双四元数螺旋几何MPC的平滑实时运动规划
Smooth real-time motion planning based on a cascade dual-quaternion screw-geometry MPC
AI总结：
本文提出一种基于双四元数螺旋几何的级联MPC架构，通过外环实时平滑末端扭转、内环跟踪位姿，在7自由度Panda机械臂上验证了将扭转、加速度和加加速度约束在预定界限内的能力。
摘要：
本文研究了使用双四元数代数对平滑坐标不变轨迹的跟踪问题。所提出的架构由级联结构组成，其中外环MPC对机械臂末端执行器的扭转进行实时平滑，而内环运动学控制器确保对瞬时期望末端执行器位姿的跟踪。在7自由度Franka Emika Panda机械臂上进行的实验验证了所提方法，展示了其在将机器人扭转、加速度和加加速度约束在预定界限内的应用。
英文摘要：
This paper investigates the tracking problem of a smooth coordinate-invariant trajectory using dual quaternion algebra. The proposed architecture consists of a cascade structure in which the outer-loop MPC performs real-time smoothing of the manipulator's end-effector twist while an inner-loop kinematic controller ensures tracking of the instantaneous desired end-effector pose. Experiments on a $7$-DoF Franka Emika Panda robotic manipulator validate the proposed method demonstrating its application to constraint the robot twists, accelerations and jerks within prescribed bounds.
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