SatAOI: Delimitating Area of Interest for Swing-Arm Troweling Robot for Construction

要約

建物の建設のためのコンクリートのこてでは、ロボットはワークロードを大幅に削減し、自動化レベルを改善できます。
ただし、複雑なシーンでの関心のあるエリア（AOI）を描写するためのカバレッジパス計画（CPP）の主要なタスクとして、特により複雑な作業モードを備えたスイングアームロボットにとっては、依然として困難です。
したがって、この研究では、スイングアームテローロボット（SATAOIアルゴリズム）のAOIを区切るアルゴリズムを提案しています。
ロボットと障害物マップの特性を分析することにより、数学モデルと衝突原理が確立されます。
これに基づいて、SATAOIアルゴリズムは、グローバルな検索と衝突検出によりAOI境界を達成します。
異なる障害物マップの実験は、AOIが異なる複雑さの下でシーンで効果的に区切られる可能性があり、アルゴリズムが障害物マップの接続性を完全に考慮できることを示しています。
この研究は、CPPアルゴリズムの基礎として機能し、スイングアームテローロボットの完全なプロセスシミュレーションです。

要約(オリジナル)

In concrete troweling for building construction, robots can significantly reduce workload and improve automation level. However, as a primary task of coverage path planning (CPP) for troweling, delimitating area of interest (AOI) in complex scenes is still challenging, especially for swing-arm robots with more complex working modes. Thus, this research proposes an algorithm to delimitate AOI for swing-arm troweling robot (SatAOI algorithm). By analyzing characteristics of the robot and obstacle maps, mathematical models and collision principles are established. On this basis, SatAOI algorithm achieves AOI delimitation by global search and collision detection. Experiments on different obstacle maps indicate that AOI can be effectively delimitated in scenes under different complexity, and the algorithm can fully consider the connectivity of obstacle maps. This research serves as a foundation for CPP algorithm and full process simulation of swing-arm troweling robots.

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