Motion Planning for Minimally Actuated Serial Robots

📄 arXiv: 2408.06143v1 📥 PDF

作者: Avi Cohen, Avishai Sintov, David Zarrouk

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-12

期刊: IEEE RA-L, 2024

💡 一句话要点

针对最小驱动串联机器人，提出基于数据驱动逆运动学的MASR-RRT*运动规划算法。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 最小驱动机器人 逆运动学 RRT* 数据驱动 机器人控制

📋 核心要点

  1. 传统机械臂在狭窄空间操作受限，超冗余和连续体机器人虽有优势，但存在重量、复杂性和成本问题。
  2. 论文提出MASR-RRT*算法，利用数据驱动的逆运动学模型，优化移动执行器的运动轨迹，从而实现高效的运动规划。
  3. 实验结果表明，MASR-RRT算法在性能上优于标准RRT算法，并在真实机器人实验中得到验证。

📝 摘要（中文）

现代机械臂虽然精度高，但在狭小空间内操作困难。这推动了超冗余和连续体机器人的发展，但它们在重量、机械复杂性、建模和成本方面面临挑战。最小驱动串联机器人(MASR)被认为是一种轻量、低成本且更简单的替代方案，其被动关节由沿手臂移动的移动执行器(MA)驱动。然而，MASR的逆运动学(IK)和通用运动规划算法尚未得到解决。本文提出了一种专门为MASR独特运动学开发的MASR-RRT运动规划算法。该算法的主要组成部分是基于数据的模型，用于解决IK问题，同时考虑MA的最小遍历。该模型仅使用MASR的正向运动学进行训练，不需要真实数据。以该模型作为局部连接机制，MASR-RRT最小化表达动作时间的成本函数。在综合分析中，我们表明MASR-RRT的性能优于标准RRT的直接实现。在不同障碍物环境下的真实机器人实验验证了所提出的算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决最小驱动串联机器人(MASR)的运动规划问题。MASR依赖于移动执行器(MA)驱动被动关节，其逆运动学(IK)求解和通用运动规划算法是现有技术的痛点。传统方法，如直接应用标准RRT*，无法有效利用MASR的特殊运动学特性，导致规划效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用数据驱动的方法学习MASR的逆运动学模型，并将其集成到RRT*算法中。通过学习正向运动学数据，构建一个能够预测给定目标位姿下MA位置的模型，从而避免了复杂的解析IK求解过程。这种方法能够有效利用MASR的运动学特性，并优化MA的运动轨迹。

技术框架：MASR-RRT算法的整体框架如下：1) 使用MASR的正向运动学数据训练一个逆运动学模型。2) 在RRT算法的扩展过程中，使用训练好的逆运动学模型作为局部连接机制，即给定起始状态和随机采样状态，使用模型预测MA的位置，从而连接两个状态。3) 定义一个成本函数，用于评估动作时间，并指导RRT*算法的搜索方向。4) 通过不断迭代扩展树，直到找到一条从起始状态到目标状态的路径。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于数据驱动的逆运动学模型，该模型仅使用正向运动学数据进行训练，无需真实数据。2) 将该模型集成到RRT算法中，形成MASR-RRT算法，专门针对MASR的运动规划问题。3) 通过优化MA的运动轨迹，最小化动作时间。

关键设计：逆运动学模型的设计细节未知，摘要中只提到是基于数据的模型，具体网络结构、损失函数等信息未给出。成本函数的设计考虑了动作时间，但具体形式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的MASR-RRT算法在性能上优于标准RRT算法。具体性能数据和提升幅度在摘要中未给出，但强调了在不同障碍物环境下的真实机器人实验验证了算法的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于狭小空间内的机器人操作，例如医疗机器人、管道检测机器人、以及其他对重量和成本敏感的应用场景。通过优化机械臂的运动规划，可以提高操作效率和精度，降低能源消耗，并扩展机器人的应用范围。未来，该技术有望应用于更复杂的环境和任务中。

📄 摘要（原文）

Modern manipulators are acclaimed for their precision but often struggle to operate in confined spaces. This limitation has driven the development of hyper-redundant and continuum robots. While these present unique advantages, they face challenges in, for instance, weight, mechanical complexity, modeling and costs. The Minimally Actuated Serial Robot (MASR) has been proposed as a light-weight, low-cost and simpler alternative where passive joints are actuated with a Mobile Actuator (MA) moving along the arm. Yet, Inverse Kinematics (IK) and a general motion planning algorithm for the MASR have not be addressed. In this letter, we propose the MASR-RRT motion planning algorithm specifically developed for the unique kinematics of MASR. The main component of the algorithm is a data-based model for solving the IK problem while considering minimal traverse of the MA. The model is trained solely using the forward kinematics of the MASR and does not require real data. With the model as a local-connection mechanism, MASR-RRT minimizes a cost function expressing the action time. In a comprehensive analysis, we show that MASR-RRT is superior in performance to the straight-forward implementation of the standard RRT. Experiments on a real robot in different environments with obstacles validate the proposed algorithm.