A Generic Trajectory Planning Method for Constrained All-Wheel-Steering Robots

要約

本稿では、各車輪の操舵角を拘束し、操舵軸を固定した車輪型ロボットの軌道計画手法を提案する。
これまで、回転のない並進運動、その場回転運動、比例ステアリングなどのモードを組み込んだ全輪ステアリング (AWS) ロボットは、モード切り替えに時間がかかるため、パフォーマンスが非効率的でした。
この非効率性は、車輪の回転の制約と車輪間の協調要件によって発生します。
ホロノミックな移動戦略を直接適用すると、重大な滑り角や構造上の破損につながる可能性があります。
さらに、AWS の車輪付きロボットの操縦範囲は限られているため、非線形性の問題がさらに悪化し、制御プロセスが複雑になります。
これらの課題に対処するために、私たちは、二次離散探索と予測制御技術を統合した、制約付き AWS(C-AWS) と呼ばれる新しい計画手法を開発しました。
実験結果は、私たちの方法がステアリング角度の制約を守りながら、C-AWS の実現可能で滑らかな軌道を適切に生成することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a trajectory planning method for wheeled robots with fixed steering axes while the steering angle of each wheel is constrained. In the past, All-Wheel-Steering(AWS) robots, incorporating modes such as rotation-free translation maneuvers, in-situ rotational maneuvers, and proportional steering, exhibited inefficient performance due to time-consuming mode switches. This inefficiency arises from wheel rotation constraints and inter-wheel cooperation requirements. The direct application of a holonomic moving strategy can lead to significant slip angles or even structural failure. Additionally, the limited steering range of AWS wheeled robots exacerbates nonlinearity issues, thereby complicating control processes. To address these challenges, we developed a novel planning method termed Constrained AWS(C-AWS), which integrates second-order discrete search with predictive control techniques. Experimental results demonstrate that our method adeptly generates feasible and smooth trajectories for C-AWS while adhering to steering angle constraints.

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