RM4D: A Combined Reachability and Inverse Reachability Map for Common 6-/7-axis Robot Arms by Dimensionality Reduction to 4D

要約

マニピュレータの作業空間に関する知識は、ロボットの設計、把握計画、ロボット ベースの配置などのさまざまなタスクの基礎となります。
その結果、ワークスペース表現はロボット工学においてよく研究されています。
2 つの重要な表現は、到達可能性マップと逆到達可能性マップです。
前者は、ロボットが現在いる場所から特定のエンドエフェクターのポーズに到達できるかどうかを予測し、後者は、目的のエンドエフェクターのポーズに適した基本位置を提案します。
通常、到達可能性マップは、ロボットのワークスペースを含む 6D 空間を離散化し、セルごとに到達可能かどうかを判断することによって構築されます。
その後、到達可能性マップが反転されて、逆マップが構築されます。
これは、そのようなマップのアプリケーションを制限する面倒なプロセスです。
この研究では、既存の 6 軸と 7 軸のロボット アームの共通点を利用して、離散化の次元を 6D から 4D に削減します。
私たちは、順方向クエリと逆方向クエリの両方に単一の 4D データ構造のみを必要とするマップである Reachability Map 4D (RM4D) を提案します。
これにより、既存のマップよりもはるかにコンパクトなマップを構築でき、反転のオーバーヘッドや精度の低下はありません。
私たちの実験では、モバイルマニピュレーターによる把握計画における RM4D の有用性を示しています。

要約(オリジナル)

Knowledge of a manipulator’s workspace is fundamental for a variety of tasks including robot design, grasp planning and robot base placement. Consequently, workspace representations are well studied in robotics. Two important representations are reachability maps and inverse reachability maps. The former predicts whether a given end-effector pose is reachable from where the robot currently is, and the latter suggests suitable base positions for a desired end-effector pose. Typically, the reachability map is built by discretizing the 6D space containing the robot’s workspace and determining, for each cell, whether it is reachable or not. The reachability map is subsequently inverted to build the inverse map. This is a cumbersome process which restricts the applications of such maps. In this work, we exploit commonalities of existing six and seven axis robot arms to reduce the dimension of the discretization from 6D to 4D. We propose Reachability Map 4D (RM4D), a map that only requires a single 4D data structure for both forward and inverse queries. This gives a much more compact map that can be constructed by an order of magnitude faster than existing maps, with no inversion overheads and no loss in accuracy. Our experiments showcase the usefulness of RM4D for grasp planning with a mobile manipulator.

arxiv情報

著者 Martin Rudorfer
発行日 2024-10-09 15:07:41+00:00
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