Towards Contact-Aided Motion Planning for Tendon-Driven Continuum Robots
作者: Priyanka Rao, Oren Salzman, Jessica Burgner-Kahrs
分类: cs.RO
发布日期: 2024-02-21
备注: 8 pages, 5 figures, 2 tables
💡 一句话要点
提出接触辅助运动规划以解决单段柔性机器人导航问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 柔性机器人 运动规划 启发式算法 环境交互 复杂环境导航
📋 核心要点
- 现有的柔性驱动连续机器人通常需要多个段以应对复杂环境，导致控制和驱动的复杂性增加。
- 本文提出了一种新颖的单段TDCR运动规划方法，通过环境接触实现多种曲率，简化了机械设计。
- 实验表明，所提规划器在525个查询中成功率达到80%，显著高于基线方法的30%成功率，体现了启发式方法的有效性。
📝 摘要（中文）
柔性驱动的连续机器人（TDCRs）因其灵活的结构，能够在复杂环境中导航。然而，现有方法通常需要多个段，导致复杂的驱动和控制挑战。本文提出了一种新方法，针对单段长TDCR在拥挤空间中的有效导航。通过利用与环境的接触，本文实现了无需机械改动的多种曲率。我们提出了一种基于搜索的运动规划器，采用特定的启发式方法，离散化配置空间并使用最佳优先搜索。该启发式方法在尊重TDCR运动学约束和环境交互的同时，提供了有效的成本估计。实验结果表明，在525个查询中，该规划器在凸和非凸障碍物环境中的成功率约为80%，而基线方法的成功率未超过30%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决单段柔性驱动连续机器人（TDCR）在复杂环境中导航的挑战。现有方法通常依赖多个段，导致控制复杂且效率低下。
核心思路：通过利用与环境的接触，本文提出了一种新颖的运动规划方法，使单段TDCR能够实现多种曲率，而无需对机器人进行机械改动。
技术框架：整体架构包括配置空间的离散化、基于启发式的成本估计和最佳优先搜索。规划器的设计考虑了TDCR的运动学约束和环境交互，确保高效导航。
关键创新：最重要的创新在于引入了一种新的启发式方法，显著减少了搜索空间，从而提高了规划效率，与传统方法相比，成功率大幅提升。
关键设计：在参数设置上，启发式方法通过有效的成本估计来指导搜索过程，确保在复杂环境中能够快速找到可行路径。
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的运动规划器在525个查询中成功率达到80%，而基线方法的成功率未超过30%。这一显著提升归因于新颖的启发式方法，有效减少了搜索空间，提升了规划效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括医疗机器人、探测机器人和服务机器人等。通过提高单段柔性机器人的导航能力，能够在复杂环境中更好地执行任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Tendon-driven continuum robots (TDCRs), with their flexible backbones, offer the advantage of being used for navigating complex, cluttered environments. However, to do so, they typically require multiple segments, often leading to complex actuation and control challenges. To this end, we propose a novel approach to navigate cluttered spaces effectively for a single-segment long TDCR which is the simplest topology from a mechanical point of view. Our key insight is that by leveraging contact with the environment we can achieve multiple curvatures without mechanical alterations to the robot. Specifically, we propose a search-based motion planner for a single-segment TDCR. This planner, guided by a specially designed heuristic, discretizes the configuration space and employs a best-first search. The heuristic, crucial for efficient navigation, provides an effective cost-to-go estimation while respecting the kinematic constraints of the TDCR and environmental interactions. We empirically demonstrate the efficiency of our planner-testing over 525 queries in environments with both convex and non-convex obstacles, our planner is demonstrated to have a success rate of about 80% while baselines were not able to obtain a success rate higher than 30%. The difference is attributed to our novel heuristic which is shown to significantly reduce the required search space.