論文の概要: Stability Constrained Mobile Manipulation Planning on Rough Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.04396v1
• Date: Mon, 10 May 2021 14:21:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 18:02:31.058940
• Title: Stability Constrained Mobile Manipulation Planning on Rough Terrain
• Title（参考訳）: 粗地における安定制約移動マニピュレーション計画
• Authors: Jiazhi Song, Inna Sharf
• Abstract要約: 本論文では,移動マニピュレータロボットのオンライン動的安定性制約付き最適軌道計画を可能にするフレームワークを提案する。 その結果, 動的安定性制約を満たしながら, 様々な地形におけるオンライン軌道計画が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.766921168069532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a framework that allows online dynamic-stability-constrained optimal trajectory planning of a mobile manipulator robot working on rough terrain. First, the kinematics model of a mobile manipulator robot, and the Zero Moment Point (ZMP) stability measure are presented as theoretical background. Then, a sampling-based quasi-static planning algorithm modified for stability guarantee and traction optimization in continuous dynamic motion is presented along with a mathematical proof. The robot's quasi-static path is then used as an initial guess to warm-start a nonlinear optimal control solver which may otherwise have difficulties finding a solution to the stability-constrained formulation efficiently. The performance and computational efficiency of the framework are demonstrated through an application to a simulated timber harvesting mobile manipulator machine working on varying terrain. The results demonstrate feasibility of online trajectory planning on varying terrain while satisfying the dynamic stability constraint.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 移動マニピュレータロボットの動特性に制約のある最適軌道計画を行うためのフレームワークを提案する。 まず,移動マニピュレータロボットの運動モデルとゼロモーメントポイント(zmp)安定性尺度を理論的背景として提示する。 そこで,連続運動における安定性保証とトラクション最適化のために修正されたサンプリングベース準静的計画アルゴリズムを数学的証明とともに提示する。 ロボットの準静的経路は、非線型最適制御解法を温めるための最初の推算として使用され、そうでなければ、安定性に制約された定式化の解を見つけるのに苦労する可能性がある。 このフレームワークの性能と計算効率は、様々な地形で作業する模擬木材収穫移動マニピュレータマシンに適用することで実証される。 その結果, 動的安定性制約を満たしながら, 様々な地形におけるオンライン軌道計画が可能となった。

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