論文の概要: Collaborative Navigation and Manipulation of a Cable-towed Load by Multiple Quadrupedal Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.14424v1
• Date: Wed, 29 Jun 2022 06:44:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-06-30 21:01:52.823425
• Title: Collaborative Navigation and Manipulation of a Cable-towed Load by Multiple Quadrupedal Robots
• Title（参考訳）: 複数の四足歩行ロボットによるケーブル牽引荷重の協調航法と操作
• Abstract要約: 本稿では,ロボットが目標地点にケーブルで荷を引っ張り込み,衝突をリアルタイムに回避するという課題に対処する。 ケーブルの導入(硬いリンクとは対照的に)により、ロボットチームは、ケーブルのスラック/タウトスイッチを通じて本質的な寸法を変更することで、狭い空間を移動できるようになる。 我々は、1つのロボットによって動くには重すぎるケーブル式負荷を、リアルタイムのフィードバックと反応性のある実験計画を備えた狭い空間に移動させることのできる、最初の協調的自律フレームワークを開発し、実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.06752611128701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the problem of robots collaboratively towing a load with cables to a specified goal location while avoiding collisions in real time. The introduction of cables (as opposed to rigid links) enables the robotic team to travel through narrow spaces by changing its intrinsic dimensions through slack/taut switches of the cable. However, this is a challenging problem because of the hybrid mode switches and the dynamical coupling among multiple robots and the load. Previous attempts at addressing such a problem were performed offline and do not consider avoiding obstacles online. In this paper, we introduce a cascaded planning scheme with a parallelized centralized trajectory optimization that deals with hybrid mode switches. We additionally develop a set of decentralized planners per robot, which enables our approach to solve the problem of collaborative load manipulation online. We develop and demonstrate one of the first collaborative autonomy framework that is able to move a cable-towed load, which is too heavy to move by a single robot, through narrow spaces with real-time feedback and reactive planning in experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットが目標地点にケーブルで荷を引っ張り込み,衝突をリアルタイムに回避するという課題に対処する。 ケーブルの導入(硬いリンクとは対照的に)により、ロボットチームはケーブルのスラック/タウトスイッチを通じて固有の寸法を変更することで狭い空間を移動できる。 しかし、ハイブリッドモードスイッチと複数のロボット間の動的結合と負荷のため、これは難しい問題である。 このような問題に対処する以前の試みはオフラインで行われ、オンライン上の障害を避けることを考慮していない。 本稿では,ハイブリッドモードスイッチを扱う並列化された集中軌道最適化を用いたケースケード計画手法を提案する。 さらに,ロボット毎の分散プランナーのセットを開発し,協調負荷操作の課題をオンライン上で解決する手法を提案する。 我々は,1台のロボットで移動するには重すぎるケーブル牽引荷重を,実時間フィードバックとリアクティブ計画を備えた狭い空間に移動させることのできる,最初の協調型自律型フレームワークの開発と実証を行った。

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