Hybrid Trajectory Optimization for Autonomous Terrain Traversal of Articulated Tracked Robots

要約

多関節追跡ロボットの自律的な地形横断により、オペレーターの認知負荷が軽減され、作業効率が向上し、大規模な展開が容易になります。
スムーズで安定した効率的なトラバースモーションを生成することを目的とした、新しいハイブリッド軌道最適化手法を提案します。
これを達成するために、平面ロボットと地形の相互作用モデルを開発し、ロボットの動作を走行と移動のハイブリッド モードに分割します。
一般化された座標記述を使用することにより、構成空間の次元が削減され、リアルタイムの計画機能が提供されます。
ハイブリッド軌道の最適化は非線形計画問題に変換され、後退地平線計画方式で解決されます。
モードの切り替えは、最適化されたモーション持続時間を事前定義されたトラバーサル シーケンスに関連付けることによって容易になります。
走査パフォーマンスをさらに向上させるために、多目的コスト関数が定式化されます。
さらに、地図のサンプリング、地形の単純化、および追跡コントローラー モジュールが自律地形横断システムに統合されています。
当社のアプローチは、Searcher ロボット プラットフォームを使用したシミュレーションと実世界の実験で検証されており、熟練したオペレーターによる制御と比較して、高い時間効率とエネルギー効率でスムーズで安定した動作を効果的に実現します。

要約(オリジナル)

Autonomous terrain traversal of articulated tracked robots can reduce operator cognitive load to enhance task efficiency and facilitate extensive deployment. We present a novel hybrid trajectory optimization method aimed at generating smooth, stable, and efficient traversal motions. To achieve this, we develop a planar robot-terrain interaction model and partition the robot’s motion into hybrid modes of driving and traversing. By using a generalized coordinate description, the configuration space dimension is reduced, which provides real-time planning capability. The hybrid trajectory optimization is transcribed into a nonlinear programming problem and solved in a receding-horizon planning fashion. Mode switching is facilitated by associating optimized motion durations with a predefined traversal sequence. A multi-objective cost function is formulated to further improve the traversal performance. Additionally, map sampling, terrain simplification, and tracking controller modules are integrated into the autonomous terrain traversal system. Our approach is validated in simulation and real-world experiments with the Searcher robotic platform, effectively achieving smooth and stable motion with high time and energy efficiency compared to expert operator control.

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