Safe Expeditious Whole-Body Control of Mobile Manipulators for Collision Avoidance

要約

モバイルマニピュレーター（MMS）の制御タスクでは、動的環境で効率的で機敏な障害物の回避を達成することは困難です。
この手紙では、MMSの安全な迅速な全身（SEWB）コントロールを提示し、外部と内部の両方の衝突がないことを保証します。
まず、制御バリア関数（CBFS）がMMに使用され、初期の安全性の制約を確立します。
さらに、CBFSの擬似平衡問題を解決し、回避の俊敏性を向上させるために、適応循環不等式（ACI）と呼ばれる新しいアプローチを提案します。
ACIは、MMの方向的な制約を生成するための障害、名目制御を包括的に考慮します。
次に、CBFとACIを組み合わせて安全性の制約を分解します。
これらすべての制約を考慮して、主要な最適化として第2次プログラミング（QP）を策定します。
QPコスト関数では、ベースとマニピュレーターの運動精度の違い、および障害物の影響を説明して、全身の動きを同時に達成します。
特に、速い障害を含む挑戦的なシナリオで、シミュレーションと現実世界の実験を通じて衝突を回避し、ターゲットポイントに到達する際に、SEWBコントロールの有効性を検証します。
SEWBは、全身の衝突のない衝突を達成し、回避の俊敏性を向上させることが証明されています。

要約(オリジナル)

In the control task of mobile manipulators (MMs), achieving efficient and agile obstacle avoidance in dynamic environments is challenging. In this letter, we present a safe expeditious whole-body (SEWB) control for MMs that ensures both external and internal collision-free. Firstly, control barrier functions (CBFs) are employed for an MM to establish initial safety constraints. Moreover, to resolve the pseudo-equilibrium problem of CBFs and improve avoidance agility, we propose a novel approach called adaptive cyclic inequality (ACI). ACI comprehensively considers obstacles, nominal control to generate directional constraints for MM. Then, we combine CBF and ACI to decompose safety constraints. Considering all these constraints, we formulate a quadratic programming (QP) as our primary optimization. In the QP cost function, we account for the motion accuracy differences between the base and manipulator, as well as obstacle influences, to achieve simultaneous whole-body motion. We validate the effectiveness of our SEWB control in avoiding collision and reaching target points through simulations and real-world experiments, particularly in challenging scenarios that involve fast-moving obstacles. SEWB has been proven to achieve whole-body collision-free and improve avoidance agility.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google