Collaborative Planning for Catching and Transporting Objects in Unstructured Environments

要約

マルチロボットチームは、荒野での救助や共同輸送など、非構造化環境で共同作業を実行できる能力で産業界や学界から注目を集めています。本稿では、非ホロノミックロボットチームの協力による軌道計画手法を提案します。
ロボットチームがネットを使って救出対象を捕まえて搬送するための適応的状態連携のために、落下するターゲットをネットで捕まえるプロセスを連続的かつ微分可能な形式でモデル化します。これにより、ロボットチームは完全に機能することができます。
運動学的ポテンシャルを活用し、それによってターゲットを適切な状態で適応的に捕捉します。さらに、ロボットの協調的なサポートから生じるネットのサイズ安全性とトポロジカル安全性は、幾何学的制約によって保証されます。私たちは、アルゴリズムを車に統合します。
私たちの方法は、最先端の複数車両の軌道計画方法と比較され、効率と軌道の品質において顕著なパフォーマンスを実証しています。

要約(オリジナル)

Multi-robot teams have attracted attention from industry and academia for their ability to perform collaborative tasks in unstructured environments, such as wilderness rescue and collaborative transportation.In this paper, we propose a trajectory planning method for a non-holonomic robotic team with collaboration in unstructured environments.For the adaptive state collaboration of a robot team to catch and transport targets to be rescued using a net, we model the process of catching the falling target with a net in a continuous and differentiable form.This enables the robot team to fully exploit the kinematic potential, thereby adaptively catching the target in an appropriate state.Furthermore, the size safety and topological safety of the net, resulting from the collaborative support of the robots, are guaranteed through geometric constraints.We integrate our algorithm on a car-like robot team and test it in simulations and real-world experiments to validate our performance.Our method is compared to state-of-the-art multi-vehicle trajectory planning methods, demonstrating significant performance in efficiency and trajectory quality.

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