RINGO: Real-time Navigation with a Guiding Trajectory for Aerial Manipulators in Unknown Environments

📄 arXiv: 2504.08338v2 📥 PDF

作者: Zhaopeng Zhang, Shizhen Wu, Chenfeng Guo, Yongchun Fang, Jianda Han, Xiao Liang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-11 (更新: 2025-04-14)

备注: 9 pages, 15 figures

💡 一句话要点

RINGO：面向未知环境，基于引导轨迹的空中机械臂实时导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 空中机械臂 实时导航 运动规划 未知环境 B样条曲线

📋 核心要点

  1. 现有空中机械臂运动规划方法在未知环境中适应性差，轨迹保守，难以满足实际需求。
  2. RINGO框架以多旋翼轨迹为引导，同时考虑多旋翼和末端执行器，生成平滑、无碰撞的轨迹。
  3. 实验结果表明，RINGO能够生成更不保守的轨迹，验证了其在未知环境中实时导航的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RINGO（Real-time Navigation with a Guiding Trajectory）的新型规划框架，旨在使空中机械臂能够在未知环境中实时导航。现有方法通常局限于已知环境或简化为多旋翼的运动规划，导致适应性差和轨迹过于保守。RINGO同时考虑了多旋翼和末端执行器的位置。预先获得的多旋翼轨迹作为引导参考，使末端执行器能够生成平滑、无碰撞且与工作空间兼容的轨迹。利用B样条曲线的凸包特性，理论上保证轨迹保持在可达工作空间内。据我们所知，这是第一个实现空中机械臂在未知环境中实时导航的工作。仿真和实验结果表明了该方法的有效性。与仅考虑多旋翼的方法相比，该方法生成的轨迹不那么保守。

🔬 方法详解

问题定义：空中机械臂在未知环境中的实时导航问题，现有方法要么依赖于已知环境的先验信息，要么将机械臂简化为多旋翼进行规划，导致在复杂或未知环境中适应性差，生成的轨迹过于保守，无法充分利用机械臂的灵活性。

核心思路：以多旋翼的轨迹作为引导，同时考虑末端执行器的位置和姿态，从而在保证多旋翼安全的同时，优化末端执行器的轨迹，使其更加灵活和高效。这种方法允许在未知环境中进行规划，并生成更不保守的轨迹。

技术框架：RINGO框架包含以下几个主要阶段：1) 预先生成多旋翼的引导轨迹；2) 基于引导轨迹，为末端执行器生成初始轨迹；3) 对初始轨迹进行优化，使其满足无碰撞约束、工作空间约束和平滑性约束。整个框架采用实时优化的方式，能够快速适应环境变化。

关键创新：RINGO的关键创新在于同时考虑了多旋翼和末端执行器的位置，并利用多旋翼轨迹作为引导，从而能够在未知环境中生成更优的轨迹。此外，利用B样条曲线的凸包特性，理论上保证轨迹在可达工作空间内，提高了轨迹的可靠性。

关键设计：RINGO使用B样条曲线来表示轨迹，并利用其凸包特性来保证轨迹在工作空间内。优化目标函数包括轨迹的平滑性、与引导轨迹的接近程度以及避免碰撞。碰撞检测采用基于距离场的快速算法。参数设置方面，需要根据具体的机械臂和环境进行调整，以平衡轨迹的平滑性、安全性以及计算效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真和实验结果表明，RINGO能够有效地在未知环境中引导空中机械臂进行导航。与仅考虑多旋翼的传统方法相比，RINGO生成的轨迹更加灵活，能够更好地利用机械臂的运动能力。实验结果还显示，RINGO能够实时生成轨迹，满足实际应用的需求。具体性能数据未知，但强调了轨迹保守性的降低。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，例如：复杂环境下的空中巡检、高精度空中装配、灾难救援等。通过实时导航和灵活操作，空中机械臂能够完成传统无人机难以完成的任务，提升作业效率和安全性。未来，该技术有望与视觉感知、强化学习等技术结合，实现更智能、更自主的空中操作。

📄 摘要（原文）

Motion planning for aerial manipulators in constrained environments has typically been limited to known environments or simplified to that of multi-rotors, which leads to poor adaptability and overly conservative trajectories. This paper presents RINGO: Real-time Navigation with a Guiding Trajectory, a novel planning framework that enables aerial manipulators to navigate unknown environments in real time. The proposed method simultaneously considers the positions of both the multi-rotor and the end-effector. A pre-obtained multi-rotor trajectory serves as a guiding reference, allowing the end-effector to generate a smooth, collision-free, and workspace-compatible trajectory. Leveraging the convex hull property of B-spline curves, we theoretically guarantee that the trajectory remains within the reachable workspace. To the best of our knowledge, this is the first work that enables real-time navigation of aerial manipulators in unknown environments. The simulation and experimental results show the effectiveness of the proposed method. The proposed method generates less conservative trajectories than approaches that consider only the multi-rotor.