STOMP: Stochastic Trajectory Optimization for Motion Planning

STOMP是由Mrinal Kalakrishnan、Sachin Chitta、Evangelos Theodorou、Pieter Abbeel和Stefan Schaal于2011年提出的机器人运动规划经典论文，发表在ICRA 2011上。该论文提出了一种基于随机轨迹优化的运动规划方法，通过在轨迹空间中进行随机采样和概率加权来优化轨迹，能够有效处理高维机器人的运动规划问题。STOMP不需要计算目标函数的梯度，通过随机采样和加权平均来估计梯度方向，能够有效处理非光滑和不连续的目标函数，包括避障、关节限制等多种约束。STOMP是机器人运动规划领域的重要论文，提出了一种新的基于随机优化的运动规划范式，被引用超过1500次，对后续的基于采样和优化的运动规划研究产生了深远影响，其开源实现被集成到MoveIt等主流机器人运动规划框架中。