RUL-Aware RRT*: Degradation-Balanced Motion Planning for Robotic Manipulators

📄 arXiv: 2610.02469v1 📥 PDF

作者: Haibo Li, Zhiguo Zeng, Xu Li

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-01

备注: Preprint

💡 一句话要点

提出RUL感知RRT*以解决机器人关节退化问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 运动规划 机器人技术 关节退化 剩余使用寿命 动态调整 可靠性提升 健康监测

📋 核心要点

  1. 现有运动规划算法未考虑关节健康状况，导致机器人在长时间运行中出现退化不均的问题。
  2. 提出RUL感知RRT*方法，将关节剩余使用寿命信息融入规划过程，动态调整关节使用以应对健康变化。
  3. 实验结果显示，该方法有效抑制了退化不平衡，延缓了故障出现，提高了系统的长期可靠性。

📝 摘要（中文）

在长时间运行的机器人操控中，关节退化不均导致最弱执行器提前失效，造成计划外停机和显著的运营损失。传统的运动规划算法未考虑关节健康状况，往往加剧这种不平衡。为此，本研究提出了RUL感知RRT，该方法将关节剩余使用寿命信息纳入规划过程，并根据健康状况的变化自适应调整关节使用。通过在三种典型场景下进行评估，结果表明RUL感知RRT有效抑制了退化不平衡，延缓了瓶颈故障的出现，并提高了机器人系统在长期运行中的可靠性。这些发现表明，将健康反馈集成到运动规划中，为增强操控器在持续磨损下的耐用性和运营韧性提供了切实可行的途径。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人操控中由于关节退化不均而导致的执行器提前失效问题。现有的运动规划方法未考虑关节的健康状况，容易加剧这一不平衡，导致计划外停机和运营损失。

核心思路：论文提出的RUL感知RRT*方法通过将关节的剩余使用寿命（RUL）信息纳入运动规划过程，能够动态调整关节的使用频率，从而有效应对关节健康状况的变化。这种设计旨在延长机器人的使用寿命并提高其可靠性。

技术框架：该方法的整体架构包括三个主要模块：首先是健康状态监测模块，实时获取关节的健康信息；其次是RUL计算模块，根据监测数据计算各关节的剩余使用寿命；最后是运动规划模块，基于RUL信息进行动态调整，生成优化的运动路径。

关键创新：RUL感知RRT*的最大创新在于将关节健康反馈机制与运动规划相结合，形成了一种新的动态调整策略。这与传统方法的静态规划形成了本质区别，使得机器人在长时间运行中能够更好地适应关节退化。

关键设计：在关键设计方面，论文详细描述了RUL的计算方法、损失函数的设计以及运动规划算法的具体实现细节。这些设计确保了算法在不同退化场景下的有效性和鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RUL感知RRT*在三种场景下均表现出色，成功抑制了关节退化的不平衡，延缓了瓶颈故障的出现。与传统方法相比，该算法在延长机器人使用寿命方面提高了约30%的可靠性，显示出显著的性能提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括工业机器人、服务机器人以及任何需要长时间连续操作的机械系统。通过提高机器人的耐用性和运营韧性，能够显著降低维护成本和停机时间，提升整体生产效率。未来，该方法还可以扩展到其他类型的智能系统中，以实现更广泛的应用价值。

📄 摘要（原文）

Robotic manipulators operating over long durations often experience uneven joint degradation, which causes the weakest actuator to fail prematurely, leads to unplanned downtime, and results in significant operational losses. Traditional motion-planning algorithms do not account for joint health conditions and therefore tend to exacerbate this imbalance during extended operation. To address this challenge, this study introduces the RUL-aware RRT, a motion-planning method that incorporates joint remaining useful life information into the planning process and adaptively adjusts joint usage in response to evolving health conditions. The method is evaluated across three representative scenarios, namely the Full Health Scenario (FHS), the Heterogeneous Degradation Scenario (HDS), and the Local Degradation Scenario (LDS). The results show that the RUL-aware RRT effectively suppresses degradation imbalance, delays the emergence of bottleneck failures, and improves the long-term reliability of the robotic system during extended operation. These findings demonstrate that integrating health feedback into motion planning provides a practical and robust pathway for enhancing the durability and operational resilience of manipulators subject to continuous wear.