Centralized vs. Decoupled Dual-Arm Planning Taking into Account Path Quality
作者: Jonas Wittmann, Franziska Ochsenfarth, Valentin Sonneville, Daniel Rixen
分类: cs.RO
发布日期: 2024-01-16
💡 一句话要点
提出解耦规划方法以解决双臂机器人路径质量问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 双臂机器人 路径规划 解耦方法 集中式规划 运动优化 多机器人系统 碰撞避免
📋 核心要点
- 现有的集中式和解耦规划方法在多机器人系统中存在碰撞风险和效率低下的问题。
- 论文提出了一种新的解耦规划方法，确保控制命令的连续性，并通过优化路径质量来提升规划效果。
- 实验结果表明，集中式规划在双臂操作中优于解耦规划，具有更低的计算时间和更高的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本研究旨在协调多机器人系统中的规划，以避免机器人间的碰撞。我们提出了一种解耦规划方法，确保在起始和目标位置的控制命令为C2连续且速度为零。通过与集中式规划进行基准测试，我们发现集中式规划在双臂操作中具有更低的计算时间和更高的鲁棒性。此外，我们还提出了一种优化方法，旨在最小化末端执行器的旋转运动，同时考虑障碍物的避免。通过推导该优化问题的解析梯度，使得算法适合在线运动规划。我们的优化扩展了现有的路径质量改进方法，集成到解耦方法中，克服了其不足，提供了高达99.9%鲁棒性且规划时间少于1秒的运动规划管道，计算出高质量路径。
🔬 方法详解
问题定义：本研究解决的是多机器人系统中双臂操作的路径规划问题，现有方法在碰撞避免和计算效率上存在不足，导致规划时间长且鲁棒性差。
核心思路：我们提出的解耦规划方法通过确保控制命令的C2连续性来改善路径规划，同时引入优化算法以减少末端执行器的旋转运动，从而提高路径质量。
技术框架：整体架构包括解耦规划模块和路径优化模块。解耦模块负责生成初步路径，而优化模块则在此基础上进行路径质量的提升，确保在障碍物存在时的有效避让。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的解耦规划方法，并通过解析梯度优化算法提升了路径质量，这与现有方法的主要区别在于其更高的计算效率和鲁棒性。
关键设计：在优化过程中，我们设计了特定的损失函数以最小化旋转运动，并确保在路径规划中考虑障碍物的影响。该方法的参数设置经过多次实验验证，以确保在实际应用中的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，集中式规划在双臂操作中相较于解耦规划具有更低的计算时间和更高的鲁棒性，规划时间少于1秒，鲁棒性高达99.9%。这些结果表明，集中式方法在实际应用中更具优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和协作机器人等场景，能够有效提升多机器人系统的协作效率和安全性。未来，该方法有望在复杂环境下的实时路径规划中发挥重要作用，推动智能机器人技术的发展。
📄 摘要（原文）
The aim of coordinated planning is to avoid robot-to-robot collisions in a multi-robot system, and there are two standard solution approaches: centralized planning and decoupled planning. Our first contribution is a decoupled planning approach that ensures C2-continuous control commands with zero velocities at the start and goal. We benchmark our decoupled approach with a centralized approach. Contrary to literature, we show that for a standard motion planning pipeline, such as the one used by MoveIt!, centralized planning is superior to decoupled planning in dual-arm manipulation: It has a lower computation time and a higher robustness. Our second contribution is an optimization that minimizes the rotational motion of an end-effector while considering obstacle avoidance. We derive the analytic gradients of this optimization problem, making the algorithm suitable for online motion planning. Our optimization extends an existing path quality improvement method. Integrating it into our decoupled approach overcomes its shortcomings and provides a motion planning pipeline that is robust at up to 99.9% with a planning time of less than 1s and that computes high-quality paths.