On the Performance of Jerk-Constrained Time-Optimal Trajectory Planning for Industrial Manipulators

要約

ジャーク拘束軌道は、エネルギー効率、耐久性、安全性の向上など、ロボット システムのパフォーマンスを総合的に向上させる幅広い利点をもたらします。
この論文では、安全性とスムーズな動きを確保するために最大 3 次の制約を満たしながら指定された経路をたどる、ジャーク制約付き時間最適軌道計画 (TOTP) への新しいアプローチを紹介します。
ジャーク制約付き TOTP における重要な課題の 1 つは、3 次制約を含めることで生じる非凸定式化です。
不等式制約の近似は、結果として得られる解が実際の制約に違反する可能性があるため、特に困難な場合があります。
提案された定式化内の凸性を利用して保守的な不等式制約を形成することで、この問題に対処します。
次に、$\boldsymbol n$ 次元の逐次線形計画法 (SLP) を収束するまで繰り返し解くことで、目的の軌道を取得します。
最後に、実際のロボットで、ジャーク制限がある場合とない場合で生成された軌道のパフォーマンスを、ピーク出力、トルク効率、および追従能力の観点から評価します。

要約(オリジナル)

Jerk-constrained trajectories offer a wide range of advantages that collectively improve the performance of robotic systems, including increased energy efficiency, durability, and safety. In this paper, we present a novel approach to jerk-constrained time-optimal trajectory planning (TOTP), which follows a specified path while satisfying up to third-order constraints to ensure safety and smooth motion. One significant challenge in jerk-constrained TOTP is a non-convex formulation arising from the inclusion of third-order constraints. Approximating inequality constraints can be particularly challenging because the resulting solutions may violate the actual constraints. We address this problem by leveraging convexity within the proposed formulation to form conservative inequality constraints. We then obtain the desired trajectories by solving an $\boldsymbol n$-dimensional Sequential Linear Program (SLP) iteratively until convergence. Lastly, we evaluate in a real robot the performance of trajectories generated with and without jerk limits in terms of peak power, torque efficiency, and tracking capability.

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