Hybrid Trajectory Optimization for Autonomous Terrain Traversal of Articulated Tracked Robots

要約

多関節追跡ロボットの自律的な地形横断により、オペレーターの認知負荷が軽減され、作業効率が向上し、大規模な展開が容易になります。
効率的で安定したスムーズなトラバース動作を生成することを目的とした、新しいハイブリッド軌道最適化手法を提案します。
これを達成するために、平面ロボットと地形の接触モデルを開発し、ロボットの動作を走行と横断のハイブリッド モードに分割します。
一般化された座標記述を使用することにより、構成空間の次元が削減され、リアルタイムの計画が容易になります。
ハイブリッド軌道の最適化は非線形計画問題に変換され、後退地平線計画方式で解決されるサブ問題に分割されます。
モードの切り替えは、最適化されたモーション持続時間を事前定義されたトラバーサル シーケンスに関連付けることによって容易になります。
走査パフォーマンスをさらに向上させるために、多目的コスト関数が定式化されます。
さらに、地図のサンプリング、地形の単純化、および追跡コントローラー モジュールが自律地形横断システムに統合されています。
私たちのアプローチは、Searcher ロボット プラットフォームを使用したシミュレーションと現実世界のシナリオで検証されています。
熟練したオペレーター制御と最先端の方法を使用した比較実験により、時間とエネルギー効率、安定性、動きの滑らかさの点で利点があることがわかりました。

要約(オリジナル)

Autonomous terrain traversal of articulated tracked robots can reduce operator cognitive load to enhance task efficiency and facilitate extensive deployment. We present a novel hybrid trajectory optimization method aimed at generating efficient, stable, and smooth traversal motions. To achieve this, we develop a planar robot-terrain contact model and divide the robot’s motion into hybrid modes of driving and traversing. By using a generalized coordinate description, the configuration space dimension is reduced, which facilitates real-time planning. The hybrid trajectory optimization is transcribed into a nonlinear programming problem and divided into subproblems to be solved in a receding-horizon planning fashion. Mode switching is facilitated by associating optimized motion durations with a predefined traversal sequence. A multi-objective cost function is formulated to further improve the traversal performance. Additionally, map sampling, terrain simplification, and track?ing controller modules are integrated into the autonomous terrain traversal system. Our approach is validated in simulation and real-world scenarios with the Searcher robotic platform. Comparative experiments with expert operator control and state?of-the-art methods show advantages in terms of time and energy efficiency, stability, and smoothness of motion.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google