Collision-Free Trajectory Planning and control of Robotic Manipulator using Energy-Based Artificial Potential Field (E-APF)

📄 arXiv: 2508.07323v1 📥 PDF

作者: Adeetya Uppal, Rakesh Kumar Sahoo, Manoranjan Sinha

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-08-10

💡 一句话要点

提出能量基础人工势场以解决机器人轨迹规划中的碰撞问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 轨迹规划 人工势场 机器人控制 动态环境 混合优化 无碰撞路径 能量基础方法

📋 核心要点

  1. 现有的机器人轨迹规划方法在动态环境中存在局部极小值和振荡运动的问题，影响了路径的平滑性和效率。
  2. 本文提出的能量基础人工势场（E-APF）框架，通过整合位置和速度依赖的势场函数，解决了传统方法的局限性。
  3. 仿真实验表明，E-APF能够在复杂环境中生成无碰撞、平滑且高效的轨迹，验证了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

在动态和杂乱环境中，机器人轨迹规划面临着时间效率和运动平滑性的挑战。传统的人工势场方法虽然计算效率高，但由于位置依赖的势场函数存在局部极小值问题，并且在障碍物附近会产生振荡运动。为了解决这些问题，本文提出了一种能量基础人工势场（E-APF）框架，该框架整合了位置和速度依赖的势场函数，确保动态适应性并减轻局部极小值的影响，从而实现向目标的连续推进。此外，E-APF与混合轨迹优化器相结合，联合最小化抖动和执行时间，确保几何平滑性和时间效率。通过对7自由度Kinova Gen3机器人手臂的仿真验证，结果表明该方法在障碍物存在的情况下实现了无碰撞、平滑、时间高效且无振荡的轨迹，展示了轨迹优化与实时避障方法的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人在动态和杂乱环境中轨迹规划的挑战，尤其是传统人工势场方法在局部极小值和振荡运动方面的不足。

核心思路：提出能量基础人工势场（E-APF），通过引入位置和速度依赖的势场函数，增强了动态适应性，减少了局部极小值的影响，从而实现更为平滑的轨迹规划。

技术框架：整体框架包括E-APF模块和混合轨迹优化器。E-APF负责生成初步轨迹，而混合轨迹优化器则在速度和加速度约束下，联合最小化抖动和执行时间，确保轨迹的几何平滑性和时间效率。

关键创新：E-APF的核心创新在于将位置和速度依赖的势场函数结合，克服了传统方法的局限，使得机器人能够在复杂环境中更有效地避障。

关键设计：在设计中，设置了适当的势场参数，并采用了特定的损失函数来平衡抖动和执行时间，确保了轨迹的平滑性和效率。

📊 实验亮点

实验结果显示，使用E-APF框架的机器人在存在障碍物的情况下，成功生成了无碰撞、平滑且时间高效的轨迹，相较于传统方法，轨迹的振荡现象显著减少，执行时间也得到了优化，验证了该方法的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人和无人驾驶等场景，能够有效提升机器人在复杂环境中的自主导航和操作能力。未来，E-APF框架有望与反应控制策略结合，进一步增强机器人在实际操作中的灵活性和可靠性。

📄 摘要（原文）

Robotic trajectory planning in dynamic and cluttered environments remains a critical challenge, particularly when striving for both time efficiency and motion smoothness under actuation constraints. Traditional path planner, such as Artificial Potential Field (APF), offer computational efficiency but suffer from local minima issue due to position-based potential field functions and oscillatory motion near the obstacles due to Newtonian mechanics. To address this limitation, an Energy-based Artificial Potential Field (APF) framework is proposed in this paper that integrates position and velocity-dependent potential functions. E-APF ensures dynamic adaptability and mitigates local minima, enabling uninterrupted progression toward the goal. The proposed framework integrates E-APF with a hybrid trajectory optimizer that jointly minimizes jerk and execution time under velocity and acceleration constraints, ensuring geometric smoothness and time efficiency. The entire framework is validated in simulation using the 7-degree-of-freedom Kinova Gen3 robotic manipulator. The results demonstrate collision-free, smooth, time-efficient, and oscillation-free trajectory in the presence of obstacles, highlighting the efficacy of the combined trajectory optimization and real-time obstacle avoidance approach. This work lays the foundation for future integration with reactive control strategies and physical hardware deployment in real-world manipulation tasks.