Task-Space Constrained Stochastic Trajectory Optimization for Time-Optimal Forestry Crane Motion Planning

📄 arXiv: 2607.17818v1 📥 PDF

作者: Marc-Philip Ecker, Christoph Fröhlich, Bernhard Bischof, Wolfgang Kemmetmüller, Tobias Glück

分类: cs.RO

发布日期: 2026-07-20

备注: Accepted at IROS 2026

💡 一句话要点

提出TSC-VP-STO以解决林业起重机运动规划中的时间最优问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 林业起重机 随机轨迹优化 任务空间约束 液压流量 时间最优 冗余自由度 算法优化

📋 核心要点

  1. 现有VP-STO方法在运动学冗余的林业起重机中，固定终端关节配置限制了冗余的利用，导致优化效果不佳。
  2. 提出TSC-VP-STO，通过任务空间约束替代关节空间约束，联合优化轨迹与冗余自由度，提升规划灵活性。
  3. 实验结果表明，TSC-VP-STO在多个规划目标上平均减少轨迹持续时间12-15%，并改善了泵流利用率。

📝 摘要（中文）

高效、无碰撞且时间最优的运动规划是自主林业起重机在液压泵流量约束下的基本要求。现有的基于途径点的随机轨迹优化（VP-STO）算法在该领域已展示出近时间最优的混合运动规划，但需要在优化前指定固定的终端关节配置。对于运动学冗余的起重机，这种对单一逆运动学解的预先承诺限制了规划器利用冗余的能力。本文提出了TSC-VP-STO，这是一种任务空间约束的VP-STO扩展，替代了严格的终端关节空间约束，通过联合优化轨迹和冗余自由度，适应环境依赖的运动和液压流分配，从而实现更平衡的泵利用和更短的轨迹持续时间。实验评估显示，轨迹持续时间平均减少12-15%，并且泵流利用率得到改善。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决林业起重机在液压泵流量约束下的时间最优运动规划问题。现有VP-STO方法需要在优化前固定终端关节配置，这限制了运动学冗余的利用，导致无法充分适应环境变化。

核心思路：TSC-VP-STO通过引入任务空间约束，允许在优化过程中动态调整终端配置，从而更好地适应环境和液压流分配。这种设计使得规划器能够在冗余自由度中进行更灵活的选择。

技术框架：该方法的整体架构包括任务空间约束的定义、轨迹优化算法的实现以及冗余自由度的联合优化。主要模块包括环境感知、轨迹生成和优化执行。

关键创新：TSC-VP-STO的核心创新在于将任务空间约束引入轨迹优化过程，使得规划器能够在动态环境中更有效地利用冗余自由度，与传统方法相比，显著提升了运动规划的灵活性和效率。

关键设计：在设计中，关键参数包括任务空间约束的定义和优化算法的选择，损失函数考虑了轨迹时间和泵流利用率的平衡，确保了优化过程的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，TSC-VP-STO在多个规划目标和途径点配置下，平均减少了12-15%的轨迹持续时间，并且相比基线VP-STO，泵流利用率得到了显著改善，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其是在林业、建筑和其他需要高效自动化操作的领域。通过优化起重机的运动规划，可以提高作业效率，降低能源消耗，具有重要的经济和环境价值。未来，该方法还可扩展到其他类型的机器人和自动化设备中。

📄 摘要（原文）

Efficient, collision-free, and time-optimal motion planning is a fundamental requirement for autonomous forestry cranes operating under hydraulic pump-flow constraints. The Via-Point-based Stochastic Trajectory Optimization (VP-STO) algorithm has demonstrated near-time-optimal hybrid motion planning in this domain, but requires a fixed terminal joint configuration specified prior to optimization. For kinematically redundant manipulators such as forestry cranes, this pre-commitment to a single inverse kinematics solution restricts the planner's ability to exploit redundancy, particularly under the nonlinear, globally coupled pump-flow constraint where admissible joint velocities depend on their combined hydraulic demand. This paper presents TSC-VP-STO, a task-space-constrained extension of VP-STO that replaces the strict terminal joint-space constraint with a task-space constraint, jointly optimizing the trajectory and the redundant degrees of freedom of the terminal configuration. This enables the planner to adapt end configurations to the environment-dependent motion and hydraulic flow allocation, yielding more balanced pump utilization and shorter trajectory durations. We formalize the approach through a configuration space decomposition and derive a concrete reachability constraint for the forestry crane kinematics. Experimental evaluations across multiple planning targets and via-point configurations demonstrates a reduction on trajectory durations by 12-15% on average and improved pump-flow utilization compared to the baseline VP-STO. The practical applicability of TSC-VP-STO is validated through real-world deployment on a forestry crane, including a full log-loading cycle.