IKLink: End-Effector Trajectory Tracking with Minimal Reconfigurations

要約

多くのアプリケーションでは、ロボットが基準エンドエフェクター軌道を正確に追跡する必要があります。
ロボットの運動学的制約や環境内の他の場所にある障害物により、特定の軌道が単一の連続パスとして追跡されない場合があります。
この状況では、軌道をより短いセグメントに分割する必要があります。
このような各分割では再構成が導入され、ロボットが基準軌道から逸脱し、構成空間内で再配置され、タスクの実行が再開されます。
再構成により時間とエネルギーの使用量が増加するため、再構成の発生を最小限に抑える必要があります。
この論文では、最小限の再構成を実行しながら参照エンドエフェクター軌道を追跡するための関節動作を見つける方法である IKLink を紹介します。
当社のグラフベースの手法は、基準軌道上のすべてのウェイポイントに対してさまざまな逆運動学 (IK) ソリューションのセットを生成し、動的プログラミング アルゴリズムを利用して、IK ソリューションをリンクすることで全体的に最適な動きを見つけます。
シミュレーション実験と物理ロボットを用いた実演デモンストレーションを通じて、IKLink の有効性を実証します。

要約(オリジナル)

Many applications require a robot to accurately track reference end-effector trajectories. Certain trajectories may not be tracked as single, continuous paths due to the robot’s kinematic constraints or obstacles elsewhere in the environment. In this situation, it becomes necessary to divide the trajectory into shorter segments. Each such division introduces a reconfiguration, in which the robot deviates from the reference trajectory, repositions itself in configuration space, and then resumes task execution. The occurrence of reconfigurations should be minimized because they increase the time and energy usage. In this paper, we present IKLink, a method for finding joint motions to track reference end-effector trajectories while executing minimal reconfigurations. Our graph-based method generates a diverse set of Inverse Kinematics (IK) solutions for every waypoint on the reference trajectory and utilizes a dynamic programming algorithm to find the globally optimal motion by linking the IK solutions. We demonstrate the effectiveness of IKLink through a simulation experiment and an illustrative demonstration using a physical robot.

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