Определение целевой конфигурации мобильного манипулятора в задачах схвата объектов
Автор: Пушкарев Д.С., Миронов К.В., Панов А.И.
Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt
Рубрика: Информатика и управление
Статья в выпуске: 4 (64) т.16, 2024 года.
Бесплатный доступ
Рассматривается задача сбора и перемещения объектов с помощью мобильного манипулятора (мобильной робототехнической платформы, оснащенной робототехническим манипулятором). Для ее решения требуется определить целевую конфигурацию мобильного манипулятора для захвата целевого объекта с учетом положения этого объекта и препятствий. Целевая конфигурация включает положение мобильной платформы и конфигурацию звеньев манипулятора. Предложен и реализован алгоритм определения целевой конфигурации мобильного манипулятора для тесной среды, когда высокая плотность препятствий требует учитывать при планировании захвата геометрическую форму колесной базы и рабочего пространства манипулятора. В рамках алгоритма выполняется серия сверток карты препятствий ядрами, сформированными с учетом формы базы и рабочего пространства манипулятора, в результате чего определяется множество допустимых положений платформы, из которых манипулятор может захватить объект. В ходе экспериментов в симуляционной среде Isaac Sim предложенный подход показал свою эффективность для тесных сред.
Робототехника, мобильный манипулятор, манипулирование объектами, планирование, свертки, карта занятости
Короткий адрес: https://sciup.org/142243518
IDR: 142243518
Список литературы Определение целевой конфигурации мобильного манипулятора в задачах схвата объектов
- Hebert Р. [et al.}. Mobile manipulation and mobility as manipulation-design and algorithms of RoboSimian // Journal of Field Robotics. 2015. N 32. P. 255-274.
- Papachristos C., Alexis K., Tzes A. Efficient force exertion for aerial robotic manipulation: Exploiting the thrust-vectoring authority of a tri-tiltrotor uav в 2014 // IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). 2015. N 47. P. 4500-4505.
- Papachristos C., Alexis K., Tzes A. Technical activities execution with a tiltrotor uas employing explicit model predictive control // IFAC Proceedings Volumes. 2014. N 47. P. 4500-4505.
- Siam M., Singh A., Perez C., Jagersand M. 4-DoF tracking for robot fine manipulation tasks // 2017 14th Conference on Computer and Robot Vision (CRV). 2017. P. 329-336.
- Chitta S., Jones E.G., Ciocarlie M., Hsiao K. Mobile Manipulation in Unstructured Environments: Perception, Planning, and Execution // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2012. N 19. P. 58-71.
- Ten Pas A., Gualtieri M., Saenko K., Platt R. Grasp Pose Detection in Point Clouds // arXiv: 1706.09911 [cs.RO]. 2017.
- Qian K. [et al.}. Grasp Pose Detection with Affordance-based Task Constraint Learning in Single-view Point Clouds // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2020. N 100. P. 145-163. EDN: RLOYQY
- Arora P., Papachristos C. Mobile Manipulator Robot Visual Servoing and Guidance for Dynamic Target Grasping // Advances in Visual Computing. 2020. P. 223-235.
- Vafadar S., Olabi A., Panahi M.S. Optimal motion planning of mobile manipulators with minimum number of platform movements // 2018 IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). 2018. P. 262-267.
- Hart P.E., Nilsson N.J., Raphael B.A. Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths // IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. 1968. N 4. P. 100-107.
