URDF+: An Enhanced URDF for Robots with Kinematic Loops

要約

運動学ループを組み込んだ設計は、ロボット工学コミュニティでますます普及してきています。
このようなループの影響に対処するダイナミクス アルゴリズムが存在するにもかかわらず、最新のシミュレータの多くは、ロボットをキネマティック ツリーとして表現することを必要とするダイナミクス ライブラリに依存しています。
この要件は、ロボットを記述するための事実上の標準形式であるユニバーサル ロボット記述形式 (URDF) に反映されていますが、この形式では、閉じたチェーンを生成する運動学的ループはサポートされていません。
このペーパーでは、URDF+ と呼ばれる強化された URDF を紹介します。これは、ロボット工学コミュニティが重視する直感的な設計哲学と低い参入障壁を維持しながら、URDF のこの重要な欠点に対処します。
URDF+ は、オープン チェーンを記述するために URDF で使用される要素を保持し、ループ ジョイントをエンコードするための新しい要素を組み込みます。
また、URDF+ からのシステム モデルを処理する付属のパーサーも提供しています。これにより、物体をローカルな分離されたループにグループ化する閉鎖システムの再帰剛体ダイナミクス アルゴリズムで使用できます。
この解析プロセスは完全に自動化されており、ユーザーによる手動指定を必要とせずに、拘束されたボディの最適なグループ化が保証されます。
私たちは、効率的で使いやすいソフトウェア ツールを開発することで、ロボット工学コミュニティをこのエレガントなソリューションに向けて前進させることを目指しています。

要約(オリジナル)

Designs incorporating kinematic loops are becoming increasingly prevalent in the robotics community. Despite the existence of dynamics algorithms to deal with the effects of such loops, many modern simulators rely on dynamics libraries that require robots to be represented as kinematic trees. This requirement is reflected in the de facto standard format for describing robots, the Universal Robot Description Format (URDF), which does not support kinematic loops resulting in closed chains. This paper introduces an enhanced URDF, termed URDF+, which addresses this key shortcoming of URDF while retaining the intuitive design philosophy and low barrier to entry that the robotics community values. The URDF+ keeps the elements used by URDF to describe open chains and incorporates new elements to encode loop joints. We also offer an accompanying parser that processes the system models coming from URDF+ so that they can be used with recursive rigid-body dynamics algorithms for closed-chain systems that group bodies into local, decoupled loops. This parsing process is fully automated, ensuring optimal grouping of constrained bodies without requiring manual specification from the user. We aim to advance the robotics community towards this elegant solution by developing efficient and easy-to-use software tools.

arxiv情報

著者 Matthew Chignoli,Jean-Jacques Slotine,Patrick M. Wensing,Sangbae Kim
発行日 2024-11-29 14:53:21+00:00
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