DawnIK: Decentralized Collision-Aware Inverse Kinematics Solver for Heterogeneous Multi-Arm Systems

要約

シリアル マニピュレータの逆運動学はよく研究されている問題ですが、衝突を考慮したスムーズで実行可能な解決策を見つけるには依然として課題が存在します。
さらに、協働ロボットやサービスロボットが普及するにつれて、さまざまなロボットシステムが近接して動作する必要があります。
これは、現在の逆運動学のアプローチでは、ロボット アーム自体との衝突だけでなく、他のロボット アームとの衝突も回避する必要があることを意味します。
したがって、我々は、さまざまな制約を考慮しながら、自身や他のアームとの衝突を回避する目的のエンドエフェクターの位置および/または向きに到達しようとする、シリアルマニピュレーターの逆運動学を計算するための新しいアプローチを提案します。
他の制約ベースのアプローチとは異なり、高価な逆ヤコビ計算を実行したり、冗長な自由度を持つアームを必要としたりしません。
代わりに、非線形最適化ソルバーによって最適化される重み付きコスト関数としてさまざまな制約を定式化します。
私たちのアプローチは、すべての実験シナリオで衝突がまったく検出されず、限られた空間内に複数のアームが存在する場合の衝突回避の点で、最先端の CollisionIK よりも優れています。
衝突の可能性が低い場合、私たちのアプローチは軌道追跡でも優れたパフォーマンスを示します。
さらに、私たちのアプローチは、衝突することなく交差するワークスペースでの軌道追跡のための複数のアームの同時かつ分散制御が可能です。

要約(オリジナル)

Although inverse kinematics of serial manipulators is a well studied problem, challenges still exist in finding smooth feasible solutions that are also collision aware. Furthermore, with collaborative and service robots gaining traction, different robotic systems have to work in close proximity. This means that the current inverse kinematics approaches have to not only avoid collisions with themselves but also collisions with other robot arms. Therefore, we present a novel approach to compute inverse kinematics for serial manipulators that take into account different constraints while trying to reach a desired end-effector position and/or orientation that avoids collisions with themselves and other arms. Unlike other constraint based approaches, we neither perform expensive inverse Jacobian computations nor do we require arms with redundant degrees of freedom. Instead, we formulate different constraints as weighted cost functions to be optimized by a non-linear optimization solver. Our approach is superior to the state-of-the-art CollisionIK in terms of collision avoidance in the presence of multiple arms in confined spaces with no detected collisions at all in all the experimental scenarios. When the probability of collision is low, our approach shows better performance at trajectory tracking as well. Additionally, our approach is capable of simultaneous yet decentralized control of multiple arms for trajectory tracking in intersecting workspace without any collisions.

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