Achieving Unit-Consistent Pseudo-Inverse-based Path-Planning for Redundant Incommensurate Robotic Manipulators

要約

この論文では、ロボットマニピュレータの運動学モデルに基づいた、いくつかの速度レベルおよび加速度レベルの擬似逆ベースの経路計画 (PPP) スキームと擬似逆ベースの反復運動計画 (PRMP) スキームを検討し、比較します。
擬似逆計算における単位の一貫性がなければ、一貫性のないロボットマニピュレータの経路計画は失敗することを示します。
また、文献に記載されている 6 つの PPP および PRMP スキームの、さまざまなノイズ タイプ (つまり、ゼロ、定数、時変ノイズ、およびランダム ノイズ) に対する堅牢性とノイズ耐性を調査しました。
3DoF (2RP) と 7DoF (2RP4R) という 2 つの冗長ロボット マニピュレーターを使用してシミュレーション結果を比較しました。
これらの実験結果は、ユニットの恣意的な選択やノイズの存在下での不適切な一般化逆関数 (GI) が、ロボットの予期せぬ動作を引き起こす可能性があると同時に、タスク空間で誤った瞬間出力を生成し、その結果歪みや歪みが生じる可能性があることを示しています。
または計画されたパスの実行の失敗。
最後に、パス計画におけるユニットの一貫性を達成するための適切な GI として、混合逆数 (MX) の有効性を提案し、実証します。

要約(オリジナル)

In this paper, we review and compare several velocity-level and acceleration-level Pseudo-Inverse-based Path Planning (PPP) and Pseudo-Inverse-based Repetitive Motion Planning (PRMP) schemes based on the kinematic model of robotic manipulators. We show that without unit consistency in the pseudo-inverse computation, path planning of incommensurate robotic manipulators will fail. Also, we investigated the robustness and noise tolerance of six PPP and PRMP schemes in the literature against various noise types (i.e. zero, constant, time-varying and random noises). We compared the simulated results using two redundant robotic manipulators: a 3DoF (2RP), and a 7DoF (2RP4R). These experimental results demonstrate that the improper Generalized Inverse (GI) with arbitrary selection of unit and/or in the presence of noise can lead to unexpected behavior of the robot, while producing wrong instantaneous outputs in the task space, which results in distortions and/or failures in the execution of the planned path. Finally, we propose and demonstrate the efficacy of the Mixed Inverse (MX) as the proper GI to achieve unit-consistency in path planning.

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