A Hybrid Task-Constrained Motion Planning for Collaborative Robots in Intelligent Remanufacturing

要約

産業用マニピュレータは、インテリジェントな再製造において、使用済み製品の分解などのタスクを実行するために、人間のオペレーターと広範囲に協力してきました。
安全タスクの実行には、マニピュレータのエンドエフェクタが人間のオペレータを自律的に回避するためのリアルタイムの経路計画が必要です。
これは、マニピュレータ本体と人間のオペレータとの間の衝突を避けながらエンドエフェクタが計画された経路をたどる必要がある場合にはさらに困難であり、これは通常、計算コストが高くつき、リアルタイムアプリケーションを制限する。
この論文では、タスク空間と構成空間でそれぞれそのような課題に取り組むために、A$^*$ アルゴリズムとオンライン マニピュレータ再構成メカニズム (OMRM) で構成される効率的なハイブリッド動作計画アルゴリズムを提案します。
まず、A$^*$ アルゴリズムを利用して、タスク空間内のエンドエフェクターの衝突のない最短パスを計画します。
マニピュレータ本体が人間のオペレータにとって危険である場合、OMRM は最小限の再構成労力で代替ジョイント構成をデータベースから選択し、マニピュレータが計画された経路をたどり、同時に人間のオペレータを回避できるように支援します。
マニピュレータ再構成のデータベースは、順運動学を使用してオフラインでタスクと構成空間の間の関係を確立し、所望のエンドエフェクタの位置に対する複数の再構成候補を提供することができます。
提案された新しいハイブリッド アルゴリズムは、タスク実行全体を通じて安全なマニピュレータの動作を計画します。
提案された動作計画アルゴリズムを検証するために、広範な数値研究と実験研究、および提案されたものと最先端のものとの比較研究が実施されました。

要約(オリジナル)

Industrial manipulators have extensively collaborated with human operators to execute tasks, e.g., disassembly of end-of-use products, in intelligent remanufacturing. A safety task execution requires real-time path planning for the manipulator’s end-effector to autonomously avoid human operators. This is even more challenging when the end-effector needs to follow a planned path while avoiding the collision between the manipulator body and human operators, which is usually computationally expensive and limits real-time application. This paper proposes an efficient hybrid motion planning algorithm that consists of an A$^*$ algorithm and an online manipulator reconfiguration mechanism (OMRM) to tackle such challenges in task and configuration spaces respectively. The A$^*$ algorithm is first leveraged to plan the shortest collision-free path of the end-effector in task space. When the manipulator body is risky to the human operator, our OMRM then selects an alternative joint configuration with minimum reconfiguration effort from a database to assist the manipulator to follow the planned path and avoid the human operator simultaneously. The database of manipulator reconfiguration establishes the relationship between the task and configuration space offline using forward kinematics, and is able to provide multiple reconfiguration candidates for a desired end-effector’s position. The proposed new hybrid algorithm plans safe manipulator motion during the whole task execution. Extensive numerical and experimental studies, as well as comparison studies between the proposed one and the state-of-the-art ones, have been conducted to validate the proposed motion planning algorithm.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google