Overcoming Dynamic Environments: A Hybrid Approach to Motion Planning for Manipulators

要約

動的で不確実な環境で動作するロボットマニピュレーターは、滑らかな軌跡を維持しながら障害物をナビゲートするために効率的なモーション計画を必要とします。
速度ポテンシャルフィールド（VPF）プランナーは、リアルタイムの適応性を提供しますが、複雑な制約と局所的な最小値と闘い、散らかったスペースで最適ではないパフォーマンスにつながります。
従来のアプローチは、事前に計画された軌跡に依存していますが、頻繁な再構成は計算的に高価です。
この研究では、改良されたVPFをサンプリングベースのモーションプランナー（SBMP）と統合するハイブリッドモーション計画アプローチを提案しています。
SBMPは最適なパス生成を保証し、VPFは動的障害物にリアルタイムの適応性を提供します。
この組み合わせは、運動計画の効率、安定性、および計算の実現可能性を高め、倉庫や外科ロボット工学などの不確実な環境で重要な課題に対処します。

要約(オリジナル)

Robotic manipulators operating in dynamic and uncertain environments require efficient motion planning to navigate obstacles while maintaining smooth trajectories. Velocity Potential Field (VPF) planners offer real-time adaptability but struggle with complex constraints and local minima, leading to suboptimal performance in cluttered spaces. Traditional approaches rely on pre-planned trajectories, but frequent recomputation is computationally expensive. This study proposes a hybrid motion planning approach, integrating an improved VPF with a Sampling-Based Motion Planner (SBMP). The SBMP ensures optimal path generation, while VPF provides real-time adaptability to dynamic obstacles. This combination enhances motion planning efficiency, stability, and computational feasibility, addressing key challenges in uncertain environments such as warehousing and surgical robotics.

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