A Novel Planning Framework for Complex Flipping Manipulation of Multiple Mobile Manipulators

要約

複雑なオブジェクトの操作中、マニピュレータ システムは、閉チェーン制約による構成の切断の問題に直面することがよくあります。
再把握を採用して区分的に接続された操作を取得することはできますが、再把握せずに計画結果があるかどうかを判断するのは困難な問題です。
この問題に対処するために、複数の移動マニピュレータ システム用の新しい計画フレームワークが提案されています。
調整されたプラットフォームの動作と再把握動作が、構成の接続性を強化するために提案されています。
オブジェクトの軌道と把握ポーズのセットが与えられると、計画フレームワークには 3 つのステップが含まれます。
まず、各モバイル マニピュレータの逆運動学が、さまざまな把握ポーズに基づいて所定の軌道に沿って検証されます。
カバー可能な軌道セグメントは、特定の掴み姿勢についてロボットごとに決定されます。
第 2 に、軌道選択問題はセット カバー問題に定式化されます。これにより、再把握なしで操作を完了できるか、または最小限の再把握回数で操作を完了できるかを迅速に判断できます。
最後に、各モバイル マニピュレータの動作は、既存の方法を使用して、割り当てられた軌道セグメントで計画されます。
シミュレーションと実験結果の両方が、複雑な反転操作におけるプランナーのパフォーマンスを示しています。
さらに、提案されたプランナは、複雑な操作タスクにおける複数のモバイルマニピュレータシステムの適応性を大幅に拡張できます。

要約(オリジナル)

During complex object manipulation, manipulator systems often face the configuration disconnectivity problem due to closed-chain constraints. Although regrasping can be adopted to get a piecewise connected manipulation, it is a challenging problem to determine whether there is a planning result without regrasping. To address this problem, a novel planning framework is proposed for multiple mobile manipulator systems. Coordinated platform motions and regrasping motions are proposed to enhance configuration connectivity. Given the object trajectory and the grasping pose set, the planning framework includes three steps. First, inverse kinematics for each mobile manipulator is verified along the given trajectory based on different grasping poses. Coverable trajectory segments are determined for each robot for a specific grasping pose. Second, the trajectory choice problem is formulated into a set cover problem, by which we can quickly determine whether the manipulation can be completed without regrasping or with the minimal regrasping number. Finally, the motions of each mobile manipulator are planned with the assigned trajectory segments using existing methods. Both simulations and experimental results show the performance of the planner in complex flipping manipulation. Additionally, the proposed planner can greatly extend the adaptability of multiple mobile manipulator systems in complex manipulation tasks.

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