Systematic Evaluation of Trade-Offs in Motion Planning Algorithms for Optimal Industrial Robotic Work Cell Design
作者: G. de Mathelin, C. Hartl-Nesic, A. Kugi
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-02
备注: This work has been accepted to IFAC for publication under a Creative Commons Licence CC-BY-NC-ND
💡 一句话要点
系统评估运动规划算法折衷方案，优化工业机器人工作站设计
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 工业机器人 运动规划 工作站设计 双层优化 性能评估
📋 核心要点
- 工业机器人工作站设计依赖于运动规划，但最优运动规划计算成本高昂，需要在最优性、计算时间和鲁棒性之间进行权衡。
- 该论文提出了一套指标，用于系统评估运动规划算法中各种折衷方案对工作站整体性能的影响，从而指导设计决策。
- 通过仿真实验，研究了运动层优化的简化对高层优化结果的影响，并应用于模块化机器人的时间最优运动学设计。
📝 摘要（中文）
工业机器人工作站的性能取决于优化各种超参数，例如机器人基座位置、工具位置和运动学设计。这需要一种双层优化方法，其中高层优化调整这些超参数，而低层优化计算机器人运动。然而，计算最优机器人运动在计算上是不可行的，因此需要在运动规划中进行折衷，以使问题易于处理。这些折衷会显著影响双层优化的整体性能，但其影响仍需进行系统评估。本文提出了评估这些折衷方案的指标，包括最优性、时间增益、鲁棒性和一致性。通过广泛的仿真研究，我们研究了运动层优化的简化如何影响高层优化结果，从而平衡计算复杂性和解决方案质量。所提出的算法被应用于寻找模块化机器人在两种码垛场景中的时间最优运动学设计。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业机器人工作站设计中，由于运动规划算法的计算复杂度，难以实现全局最优的问题。现有方法在计算最优机器人运动时面临计算量过大的挑战，因此需要在运动规划的精度、计算时间和鲁棒性之间进行折衷。这种折衷会影响工作站的整体性能，但缺乏系统性的评估方法。
核心思路：论文的核心思路是引入一套指标，用于量化运动规划算法中各种折衷方案的影响。通过评估这些折衷方案在最优性、时间增益、鲁棒性和一致性方面的表现，从而指导工作站设计者选择合适的运动规划算法，并在计算复杂度和解决方案质量之间取得平衡。
技术框架：该研究采用双层优化框架。在高层优化中，调整机器人基座位置、工具位置和运动学设计等超参数。在低层优化中，计算机器人运动。论文重点关注低层运动规划的优化，并评估其简化对高层优化结果的影响。整体流程包括：定义工作站设计问题、选择运动规划算法、评估算法的折衷方案、进行高层优化、分析结果并迭代优化设计。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一套用于评估运动规划算法折衷方案的指标体系。这些指标包括：最优性（运动轨迹与理论最优轨迹的接近程度）、时间增益（简化运动规划带来的计算时间缩短）、鲁棒性（算法在不同环境下的稳定性）和一致性（算法在相似任务中的结果一致性）。通过这些指标，可以系统地分析不同运动规划算法的优缺点，并选择最适合特定工作站设计的算法。
关键设计：论文的关键设计在于如何量化上述指标。例如，最优性可以通过计算实际轨迹与理论最优轨迹的偏差来衡量；时间增益可以通过比较简化算法和完整算法的计算时间来衡量；鲁棒性可以通过在不同噪声水平下测试算法的性能来衡量；一致性可以通过在相似任务中比较算法的结果来衡量。具体的参数设置和损失函数取决于所使用的运动规划算法和工作站设计问题。
📊 实验亮点
论文通过仿真实验，验证了所提出的评估指标的有效性。在两种码垛场景中，应用该方法找到了模块化机器人的时间最优运动学设计。实验结果表明，通过合理地选择运动规划算法的折衷方案，可以在保证解决方案质量的前提下，显著降低计算时间，提高工作站的整体性能。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业机器人工作站的设计和优化，例如码垛、焊接、喷涂等。通过系统评估运动规划算法的折衷方案，可以提高工作站的效率、降低成本、提高生产质量。此外，该研究还可以为机器人运动规划算法的开发提供指导，促进更高效、更鲁棒的运动规划算法的出现。
📄 摘要（原文）
The performance of industrial robotic work cells depends on optimizing various hyperparameters referring to the cell layout, such as robot base placement, tool placement, and kinematic design. Achieving this requires a bilevel optimization approach, where the high-level optimization adjusts these hyperparameters, and the low-level optimization computes robot motions. However, computing the optimal robot motion is computationally infeasible, introducing trade-offs in motion planning to make the problem tractable. These trade-offs significantly impact the overall performance of the bilevel optimization, but their effects still need to be systematically evaluated. In this paper, we introduce metrics to assess these trade-offs regarding optimality, time gain, robustness, and consistency. Through extensive simulation studies, we investigate how simplifications in motion-level optimization affect the high-level optimization outcomes, balancing computational complexity with solution quality. The proposed algorithms are applied to find the time-optimal kinematic design for a modular robot in two palletization scenarios.