Sparse Waypoint Validity Checking for Self-Entanglement-Free Tethered Path Planning

要約

この研究では、テザー差動駆動ロボットの自己もつれのない (SEF) 経路を導出する新しいメカニズムが提案されています。
この問題は、全方向テザー リトラクターが利用できない状況でのテザー差動駆動ロボットの展開に合わせて調整されています。
これは、全方向性テザー引込み機構にマニピュレータなどの他の幾何学的に複雑なデバイスを同時に装備することが非現実的である場合に頻繁に発生します。これは特に災害復旧、空間探査などの用途に関連します。
テザーの形状と移動体の姿勢との関係により、ロボットが移動する際に自己もつれの問題が発生し、ロボットが安全に動作せず、テザーが損傷する危険性があります。
この論文では、SEF 制約は、テザーの伸張方向とロボットの進行方向の間の角度差を特徴付ける相対角度関数の境界として最初に定式化されます。
次に、テザーの自己もつれを確実に回避しながら次善のパスを生成する、制約付き探索ベースのパス プランニング アルゴリズムが提案されます。
最後に、提案されたパス プランナのアルゴリズム効率は、プリミティブ パス有効性チェック モジュールの条件付きスパース性を証明することによってさらに強化されます。
提案されたアルゴリズムの有効性はケーススタディを通じて評価され、困難な計画シナリオにおけるアンテザード差動駆動プランナーとのパフォーマンスを比較します。
さらに、通常のノード拡張モジュールと、スパースウェイポイント有効性チェックを組み込んだ改良型ノード拡張モジュールとの間で比較分析が行われます。
アルゴリズムのパフォーマンスを検証するために、実際のテストも実施されます。
ロボット工学コミュニティの利益のために、オープンソースの実装も利用できるようになりました。

要約(オリジナル)

A novel mechanism to derive self-entanglement-free (SEF) path for tethered differential-driven robots is proposed in this work. The problem is tailored to the deployment of tethered differential-driven robots in situations where an omni-directional tether re-tractor is not available. This is frequently encountered when it is impractical to concurrently equip an omni-directional tether retracting mechanism with other geometrically intricate devices, such as a manipulator, which is notably relevant in applications like disaster recovery, spatial exploration, etc. Without specific attention to the spatial relation between the shape of the tether and the pose of the mobile unit, the issue of self-entanglement arises when the robot moves, resulting in unsafe robot movements and the risk of damaging the tether. In this paper, the SEF constraint is first formulated as the boundedness of a relative angle function which characterises the angular difference between the tether stretching direction and the robot’s heading direction. Then, a constrained searching-based path planning algorithm is proposed which produces a path that is sub-optimal whilst ensuring the avoidance of tether self-entanglement. Finally, the algorithmic efficiency of the proposed path planner is further enhanced by proving the conditioned sparsity of the primitive path validity checking module. The effectiveness of the proposed algorithm is assessed through case studies, comparing its performance against untethered differential-driven planners in challenging planning scenarios. A comparative analysis is further conducted between the normal node expansion module and the improved node expansion module which incorporates sparse waypoint validity checking. Real-world tests are also conducted to validate the algorithm’s performance. An open-source implementation has also made available for the benefit of the robotics community.

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