Geometry-Aware Coverage Path Planning for Depowdering on Complex 3D Surfaces

要約

この論文では、メッシュ モデルを使用して、3D 一般サーフェス上で重なりが少ない、ほぼ完全なカバレッジ パス (CP) を取得するための新しいアプローチを紹介します。
CP は、制約付き重心ボロノイ テッセレーション (CCVT) を使用してメッシュ モデルを指定された数のクラスターにセグメント化し、測地線メトリックを効率的に使用してクラスター重心から最短パスを見つけることによって取得されます。
取得されたクラスターの均一な面積と、CCVT の構築中の三角形法線の変動に対する制限を調和して達成するための新しいコスト関数を導入します。
取得したクラスターを使用して、ビジュアル カバレッジ タスク用の高品質のビューポイント (VP) を構築できます。
ここでは、計画された VP を洗浄構成として利用し、マニピュレーター ロボットを使用した積層造形で残留粉末の除去を実行します。
VP のセルフオクルージョンと衝突のないロボット構成の確保は、各 VP の候補レイのセットを見つけるための提案された最適化ベースの戦略を動作計画フェーズに統合することによって対処されます。
提案されたアプローチの有効性を実証するために、CP 計画のベンチマークと物理実験が実施されます。
私たちのアプローチは、妥当な時間内で大量の三角形を含むさまざまなメッシュ モデルの CP と VP を計算できることを示します。

要約(オリジナル)

This paper presents a new approach to obtaining nearly complete coverage paths (CP) with low overlapping on 3D general surfaces using mesh models. The CP is obtained by segmenting the mesh model into a given number of clusters using constrained centroidal Voronoi tessellation (CCVT) and finding the shortest path from cluster centroids using the geodesic metric efficiently. We introduce a new cost function to harmoniously achieve uniform areas of the obtained clusters and a restriction on the variation of triangle normals during the construction of CCVTs. The obtained clusters can be used to construct high-quality viewpoints (VP) for visual coverage tasks. Here, we utilize the planned VPs as cleaning configurations to perform residual powder removal in additive manufacturing using manipulator robots. The self-occlusion of VPs and ensuring collision-free robot configurations are addressed by integrating a proposed optimization-based strategy to find a set of candidate rays for each VP into the motion planning phase. CP planning benchmarks and physical experiments are conducted to demonstrate the effectiveness of the proposed approach. We show that our approach can compute the CPs and VPs of various mesh models with a massive number of triangles within a reasonable time.

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