Kinodynamic Motion Planning for Collaborative Object Transportation by Multiple Mobile Manipulators
作者: Keshab Patra, Arpita Sinha, Anirban Guha
分类: cs.RO, cs.MA, math.OC
发布日期: 2024-09-23 (更新: 2025-12-07)
备注: Video: https://youtu.be/LhE_HcK4g-s
期刊: J. Mechanisms Robotics. Dec 2025, 17(12)
DOI: 10.1115/1.4069407
💡 一句话要点
提出一种运动学约束下的多移动机械臂协同搬运运动规划方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多移动机械臂 协同搬运 运动规划 动态环境 运动学约束
📋 核心要点
- 现有方法在动态环境下，难以高效规划多移动机械臂的协同搬运轨迹，尤其是在狭窄区域。
- 提出一种全局-局部相结合的运动规划方法，利用全局路径规划引导局部在线轨迹生成，并使用凸锥方法避免自碰撞。
- 数值模拟和硬件实验验证了该方法在动态环境和狭窄区域中的有效性，展示了其高效的协同搬运能力。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对动态环境中多移动机械臂协同搬运物体的运动学约束运动规划技术。首先，全局路径规划器计算从起点到目标点的分段线性路径。然后，一种新颖的算法检测静态障碍物之间的狭窄区域，并辅助定义无障碍区域，以提高全局路径的可行性。接着，本文提出了一种局部在线运动规划技术，用于以递推的方式生成轨迹，从而最小化控制力。该技术在有限的时间范围内规划轨迹，同时考虑运动学约束以及静态和动态障碍物。该规划技术联合规划移动底座和机械臂，以有效地利用移动底座的移动能力和机械臂的操作能力。我们使用凸锥方法，通过修改移动机械臂的可接受状态而不施加额外的约束来避免编队自碰撞。数值模拟和硬件实验展示了所提出方法的效率。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态环境中，多个移动机械臂协同搬运物体时，如何高效、安全地进行运动规划的问题。现有方法在处理复杂环境，特别是狭窄区域和动态障碍物时，往往难以保证规划效率和轨迹可行性，同时避免机械臂之间的碰撞。
核心思路：论文的核心思路是将全局路径规划与局部在线运动规划相结合。全局路径规划提供宏观引导，局部规划则根据环境动态调整轨迹，并利用凸锥方法避免自碰撞。这种结合既保证了规划效率，又提高了轨迹的适应性和安全性。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 全局路径规划：计算从起点到目标点的分段线性路径；2) 狭窄区域检测与无障碍区域定义：检测静态障碍物间的狭窄区域，并定义无障碍区域，以提高全局路径可行性；3) 局部在线运动规划：以递推的方式生成轨迹，最小化控制力，同时考虑运动学约束和动态障碍物；4) 自碰撞避免：使用凸锥方法修改移动机械臂的可接受状态，避免编队自碰撞。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了一种新颖的狭窄区域检测算法，能够有效识别复杂环境中的可行路径；2) 采用全局-局部相结合的规划策略，兼顾了规划效率和轨迹适应性；3) 使用凸锥方法避免自碰撞，无需增加额外的约束条件，简化了规划过程。
关键设计：在局部在线运动规划中，采用递推的方式生成轨迹，并最小化控制力。具体而言，可能涉及到定义一个包含控制力惩罚项的目标函数，并使用优化算法（如模型预测控制）求解。凸锥方法的具体实现细节未知，但其核心思想是通过限制机械臂的状态空间，使其始终处于一个安全的、无碰撞的区域内。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
数值模拟和硬件实验结果表明，该方法能够有效地规划多移动机械臂在动态环境中的协同搬运轨迹。具体性能数据未知，但论文强调了该方法在狭窄区域和动态障碍物下的有效性，以及避免自碰撞的能力。与未采用该方法的基线系统相比，预计在搬运效率、轨迹平滑性和安全性方面有显著提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化仓库、智能制造、医疗机器人等领域，实现多个移动机械臂协同搬运物料或设备。通过提高搬运效率和安全性，降低人工成本，提升生产效率。未来，该技术有望应用于更复杂的动态环境，如建筑工地、灾难救援等。
📄 摘要（原文）
This work proposes a kinodynamic motion planning technique for collaborative object transportation by multiple mobile manipulators in dynamic environments. A global path planner computes a linear piecewise path from start to goal. A novel algorithm detects the narrow regions between the static obstacles and aids in defining the obstacle-free region to enhance the feasibility of the global path. We then formulate a local online motion planning technique for trajectory generation that minimizes the control efforts in a receding horizon manner. It plans the trajectory for finite time horizons, considering the kinodynamic constraints and the static and dynamic obstacles. The planning technique jointly plans for the mobile bases and the arms to utilize the locomotion capability of the mobile base and the manipulation capability of the arm efficiently. We use a convex cone approach to avoid self-collision of the formation by modifying the mobile manipulators admissible state without imposing additional constraints. Numerical simulations and hardware experiments showcase the efficiency of the proposed approach.