ETA-IK: Execution-Time-Aware Inverse Kinematics for Dual-Arm Systems

要約

この論文では、双腕ロボット システムに合わせた新しい実行時間認識逆運動学手法である ETA-IK を紹介します。
主な目標は、特に未知の物体の双腕スキャンなど、ロボットの相対姿勢のみが制約されるタスクにおいて、両腕の冗長性を活用してモーションの実行時間を最適化することです。
関節構成距離などの代理メトリクスを使用する従来の逆運動学手法とは異なり、私たちの手法は直接モーションの実行時間と暗黙的な衝突を最適化プロセスに組み込み、それによって後続の軌道生成でより効率的で衝突のないモーションを実現できるターゲット ジョイントを見つけます。
ニューラル ネットワーク ベースの実行時間近似器を使用して、潜在的な衝突を考慮しながら時間効率の高いジョイント構成を予測します。
UR5 と KUKA iiwa ロボットで構成されるシステムの実験的評価を通じて、実行時間の大幅な短縮を実証しました。
提案された方法は従来のアプローチよりも優れており、位置決め精度を犠牲にすることなく動作効率が向上しています。
これらの結果は、効率と安全性が最優先されるアプリケーションにおけるデュアルアーム システムのパフォーマンスを向上させる ETA-IK の可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

This paper presents ETA-IK, a novel Execution-Time-Aware Inverse Kinematics method tailored for dual-arm robotic systems. The primary goal is to optimize motion execution time by leveraging the redundancy of both arms, specifically in tasks where only the relative pose of the robots is constrained, such as dual-arm scanning of unknown objects. Unlike traditional inverse kinematics methods that use surrogate metrics such as joint configuration distance, our method incorporates direct motion execution time and implicit collisions into the optimization process, thereby finding target joints that allow subsequent trajectory generation to get more efficient and collision-free motion. A neural network based execution time approximator is employed to predict time-efficient joint configurations while accounting for potential collisions. Through experimental evaluation on a system composed of a UR5 and a KUKA iiwa robot, we demonstrate significant reductions in execution time. The proposed method outperforms conventional approaches, showing improved motion efficiency without sacrificing positioning accuracy. These results highlight the potential of ETA-IK to improve the performance of dual-arm systems in applications, where efficiency and safety are paramount.

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