Task-Driven Computational Framework for Simultaneously Optimizing Design and Mounted Pose of Modular Reconfigurable Manipulators

要約

モジュラー型マニピュレータは、様々なアプリケーション環境に迅速に適応し、タスクの特定の要件に合わせた多用途性を実現します。タスクのパフォーマンスは、マニピュレータの取り付け姿勢と形態設計に大きく依存するため、特定のタスク要件と要求パフォーマンスに対応できる適切なモジュラーロボットの構成と取り付け姿勢を選択するための方法論が必要となる。モジュラーロボットの形態変化は、モジュールの選択的な追加や削除を含む離散的な最適化プロセスを通じて導き出すことができる。対照的に、搭載ポーズの調整は連続空間内で動作し、向きと位置の両方においてスムーズかつ正確な変更が可能である。本研究では、モジュラー型マニピュレータの搭載姿勢と形態を同時に最適化する計算フレームワークを紹介する。この研究の核心は、連続空間内のマニピュレータの形態学的状態を捉えるマッピング関数を設計することである。この変換関数は、連続空間内での装着ポーズとモルフォロジーの最適化を一元化する。さらに、我々の最適化フレームワークは、最小関節努力や最大マニピュラビリティなどのパフォーマンスメトリクスの配列を組み込み、軌道実行誤差や物理的・安全的制約を考慮する。本手法の利点を強調するために、このような問題を組合せ最適化問題として枠組みした従来の手法と比較し、CONCERTモジュラーロボットプラットフォームを用いて掘削タスクを実行するためのモジュラーロボット構成を選択する際の実用性を実証する。

要約(オリジナル)

Modular reconfigurable manipulators enable quick adaptation and versatility to address different application environments and tailor to the specific requirements of the tasks. Task performance significantly depends on the manipulator’s mounted pose and morphology design, therefore posing the need of methodologies for selecting suitable modular robot configurations and mounted pose that can address the specific task requirements and required performance. Morphological changes in modular robots can be derived through a discrete optimization process involving the selective addition or removal of modules. In contrast, the adjustment of the mounted pose operates within a continuous space, allowing for smooth and precise alterations in both orientation and position. This work introduces a computational framework that simultaneously optimizes modular manipulators’ mounted pose and morphology. The core of the work is that we design a mapping function that \textit{implicitly} captures the morphological state of manipulators in the continuous space. This transformation function unifies the optimization of mounted pose and morphology within a continuous space. Furthermore, our optimization framework incorporates a array of performance metrics, such as minimum joint effort and maximum manipulability, and considerations for trajectory execution error and physical and safety constraints. To highlight our method’s benefits, we compare it with previous methods that framed such problem as a combinatorial optimization problem and demonstrate its practicality in selecting the modular robot configuration for executing a drilling task with the CONCERT modular robotic platform.

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