CHOMP

用梯度下降把初始轨迹推离障碍物、同时保持平滑的轨迹优化规划器。

CHOMP 由 CMU 的 Ratliff、Zucker、Bagnell 与 Srinivasa 在 2009 年 ICRA 提出，扩展版 2013 年发表于 IJRR。它把轨迹离散成一串路点，代价分两项：平滑项（用差分算出的速度、加速度的平方和），障碍项（把机器人近似成一串小球，查环境的符号距离场，离障碍越近代价越高）。「协变」指梯度更新前先乘上平滑度量矩阵的逆，让一次修改平滑地分摊到整条轨迹，而不是把单个路点硬拽走；名字里的「哈密顿」指用哈密顿蒙特卡洛加随机扰动以跳出局部最优。它不要求初始轨迹无碰撞，从穿过障碍物的直线出发也能收敛。缺点是会陷入局部最优，偶尔直接穿过薄障碍，因此常用 OMPL 等采样规划器先给一条无碰撞初值。它与 STOMP、TrajOpt 同属基于优化的运动规划。

例子原论文在 Barrett WAM 机械臂上做操作规划，也用它为 LittleDog 四足机器人生成行走轨迹。MoveIt 集成了 CHOMP，可通过 smoothness_cost_weight 和 obstacle_cost_weight 两个参数调节平滑与避障的权重。

也叫

协变哈密顿运动规划优化、CHOMP 规划器

相关

轨迹优化、STOMP、TrajOpt、符号距离场、MoveIt、路径平滑

来源

Ratliff, Zucker, Bagnell, Srinivasa: CHOMP: Gradient Optimization Techniques for Efficient Motion Planning (ICRA 2009)
Zucker et al., CHOMP: Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning (IJRR 2013)
MoveIt: CHOMP Planner 教程