Preprocessing-based Kinodynamic Motion Planning Framework for Intercepting Projectiles using a Robot Manipulator
作者: Ramkumar Natarajan, Hanlan Yang, Qintong Xie, Yash Oza, Manash Pratim Das, Fahad Islam, Muhammad Suhail Saleem, Howie Choset, Maxim Likhachev
分类: cs.RO
发布日期: 2024-01-16 (更新: 2024-03-16)
备注: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) 2024
💡 一句话要点
提出基于预处理的运动规划框架以解决机器人拦截弹体问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 运动规划 机器人技术 动态环境 弹体拦截 实时执行 轨迹预处理 工业机器人 智能感知
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在快速拦截运动物体时面临动态限制和时间约束，难以保证成功率。
- 方法要点：提出了一种基于预处理的运动规划框架，允许实时执行平滑轨迹以实现拦截。
- 实验或效果：在仿真中验证了框架的有效性，并在实际应用中实现了78%的拦截成功率。
📝 摘要（中文）
本研究关注于使用机器人拦截向其移动的弹体的问题。成功执行此任务需要机器人完成四个步骤：检测来袭弹体、预测其未来运动、规划快速的最短时间轨迹以避开障碍并拦截弹体，以及执行规划的轨迹。这些步骤必须在机器人的动态限制和极短的时间约束下完成（在我们的设置中小于350毫秒），同时确保轨迹平滑以减少关节扭矩和平台冲击。为此，本文提出了一种运动规划框架，通过离线预处理平滑轨迹以实现在线实时无碰撞执行。我们在仿真中对框架进行了实验评估，结果显示其拦截成功率高于基线方法，并在实际机器人系统中实现了78%的拦截成功率。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决机器人在动态环境中拦截快速移动弹体的具体问题。现有方法往往无法在极短时间内（<350毫秒）完成检测、预测、规划和执行，导致拦截失败。
核心思路：论文提出了一种运动规划框架，通过离线预处理平滑轨迹，确保机器人能够在实时环境中快速执行无碰撞的轨迹，从而提高拦截成功率。
技术框架：整体架构包括感知、预测和执行模块。首先，机器人通过传感器检测来袭弹体并预测其运动轨迹；接着，利用预处理的平滑轨迹进行快速规划；最后，执行规划的轨迹以完成拦截。
关键创新：最重要的技术创新在于将轨迹预处理与实时运动规划相结合，使得机器人在动态环境中能够快速适应并执行复杂的运动任务。这一方法显著提高了拦截的成功率。
关键设计：在设计中，采用了平滑轨迹生成算法，以减少关节扭矩和平台冲击，同时设置了动态限制参数，确保机器人在执行过程中保持稳定性和灵活性。
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的运动规划框架在仿真中实现了高于基线方法的拦截成功率，并在实际应用中，使用ABB IRB-1600工业臂和ZED 2i立体相机的系统达到了78%的拦截成功率，显示出良好的实用性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人体育、自动化拦截系统和智能制造等。通过提高机器人在动态环境中的反应能力，该技术可以在安全防护、运动训练和人机协作等场景中发挥重要作用，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
We are interested in studying sports with robots and starting with the problem of intercepting a projectile moving toward a robot manipulator equipped with a shield. To successfully perform this task, the robot needs to (i) detect the incoming projectile, (ii) predict the projectile's future motion, (iii) plan a minimum-time rapid trajectory that can evade obstacles and intercept the projectile, and (iv) execute the planned trajectory. These four steps must be performed under the manipulator's dynamic limits and extreme time constraints (<350ms in our setting) to successfully intercept the projectile. In addition, we want these trajectories to be smooth to reduce the robot's joint torques and the impulse on the platform on which it is mounted. To this end, we propose a kinodynamic motion planning framework that preprocesses smooth trajectories offline to allow real-time collision-free executions online. We present an end-to-end pipeline along with our planning framework, including perception, prediction, and execution modules. We evaluate our framework experimentally in simulation and show that it has a higher blocking success rate than the baselines. Further, we deploy our pipeline on a robotic system comprising an industrial arm (ABB IRB-1600) and an onboard stereo camera (ZED 2i), which achieves a 78% success rate in projectile interceptions.