Towards Contact-Aided Motion Planning for Tendon-Driven Continuum Robots

要約

腱駆動連続ロボット (TDCR) は、柔軟なバックボーンを備えており、複雑で乱雑な環境をナビゲートするために使用できるという利点があります。
ただし、そのためには通常、複数のセグメントが必要であり、多くの場合、複雑な作動と制御の課題が発生します。
この目的を達成するために、機械的な観点から最も単純なトポロジーである単一セグメントの長い TDCR に対して、乱雑な空間を効果的にナビゲートするための新しいアプローチを提案します。
私たちの重要な洞察は、環境との接触を活用することで、ロボットに機械的な変更を加えることなく複数の曲率を実現できるということです。
具体的には、単一セグメント TDCR 用の検索ベースのモーション プランナーを提案します。
このプランナーは、特別に設計されたヒューリスティックによって導かれ、構成空間を離散化し、最良優先検索を採用します。
効率的なナビゲーションに不可欠なヒューリスティックは、TDCR と環境相互作用の運動学的制約を尊重しながら、効果的な移動コストの推定を提供します。
凸型と非凸型の両方の障害物がある環境で 525 件以上のクエリをテストするプランナーの効率性を経験的に実証しました。ベースラインでは 30 を超える成功率を得ることができなかったのに対し、プランナーは約 80% の成功率を示すことが実証されました。
%。
この違いは、必要な検索スペースを大幅に削減することが示されている新しいヒューリスティックによるものです。

要約(オリジナル)

Tendon-driven continuum robots (TDCRs), with their flexible backbones, offer the advantage of being used for navigating complex, cluttered environments. However, to do so, they typically require multiple segments, often leading to complex actuation and control challenges. To this end, we propose a novel approach to navigate cluttered spaces effectively for a single-segment long TDCR which is the simplest topology from a mechanical point of view. Our key insight is that by leveraging contact with the environment we can achieve multiple curvatures without mechanical alterations to the robot. Specifically, we propose a search-based motion planner for a single-segment TDCR. This planner, guided by a specially designed heuristic, discretizes the configuration space and employs a best-first search. The heuristic, crucial for efficient navigation, provides an effective cost-to-go estimation while respecting the kinematic constraints of the TDCR and environmental interactions. We empirically demonstrate the efficiency of our planner-testing over 525 queries in environments with both convex and non-convex obstacles, our planner is demonstrated to have a success rate of about 80% while baselines were not able to obtain a success rate higher than 30%. The difference is attributed to our novel heuristic which is shown to significantly reduce the required search space.

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