Efficient RRT*-based Safety-Constrained Motion Planning for Continuum Robots in Dynamic Environments

要約

高い柔軟性と無限の自由度 (DoF) を特徴とする連続ロボットは、低侵襲手術や危険環境の探索などの用途で注目を集めています。
しかし、連続ロボットは本質的に複雑であるため、動作計画に多大な時間を要し、実用化には障害となっています。
これらの課題に取り組むために、Rapidly Exploring Random Trees (RRT) やその派生型である RRT* などの効率的な動作計画手法が採用されています。
本稿では、連続ロボットに合わせた独自の RRT* ベースの動作制御手法を紹介します。
私たちのアプローチにはロボットの姿勢状態から導き出される安全制約が組み込まれており、急速に変化する環境での自律ナビゲーションと障害物回避を容易にします。
シミュレーション結果は、複数の動的障害物の中での効率的な軌道計画を示し、生成された姿勢に基づいて堅牢なパフォーマンス評価を提供します。
最後に、2 セグメントのケーブル駆動連続体ロボットのプロトタイプで予備テストが実施され、提案された計画アプローチの有効性が確認されました。
この方法は汎用性があり、パラメーターを調整することでさまざまなタイプの連続ロボットに適応して展開できます。

要約(オリジナル)

Continuum robots, characterized by their high flexibility and infinite degrees of freedom (DoFs), have gained prominence in applications such as minimally invasive surgery and hazardous environment exploration. However, the intrinsic complexity of continuum robots requires a significant amount of time for their motion planning, posing a hurdle to their practical implementation. To tackle these challenges, efficient motion planning methods such as Rapidly Exploring Random Trees (RRT) and its variant, RRT*, have been employed. This paper introduces a unique RRT*-based motion control method tailored for continuum robots. Our approach embeds safety constraints derived from the robots’ posture states, facilitating autonomous navigation and obstacle avoidance in rapidly changing environments. Simulation results show efficient trajectory planning amidst multiple dynamic obstacles and provide a robust performance evaluation based on the generated postures. Finally, preliminary tests were conducted on a two-segment cable-driven continuum robot prototype, confirming the effectiveness of the proposed planning approach. This method is versatile and can be adapted and deployed for various types of continuum robots through parameter adjustments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google