최근 연속체 로봇 연구가 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다.유연성이 높고 모양을 조정하여 동적 환경에 적응할 수 있으며 특히 최소 침습 수술, 산업 ⽣ 생산 및 위험한 환경 탐색과 같은 응용 분야에 적합합니다.
연속체 로봇은 무한한 자유도(DoF)를 가지고 있어 공간 탐색과 같은 작업을 수행할 수 있는 유연성과 적응성을 제공합니다.그러나 ⾃의 정도가 증가함에 따라 연속체 기계 ⼈의 복잡성도 증가하고 작업을 수행할 때 모션 계획을 위해 ⼤의 시간이 필요하므로 실제 적용에 장애가 됩니다.
남부 과학 기술 대학의 멍칭후 학자 팀은 이에 대한 심층 연구를 수행하여 ⼀의 독특한 연속체 기계 ⼈ 정량 ⾝ 맞춤형 RRT* 기반 모션 제어 ⽅ 방법을 제안했습니다.
관련 연구 논문은 ICRA 2024에 선정되었으며 ICRA 2024 회의에서 결과를 소개할 것입니다.
페이지 검색
연속체 로봇에 RRT* 기반 모션 제어 방법 적용
모션 계획 알고리즘은 로봇 탐색에 매우 중요하며 지도 정보, 환경 특성, 속도 제한 및 동적 장애물을 모두 고려해야 합니다.
예측 모션 계획 알고리즘은 로봇의 현재 상태를 고려하고 센서 데이터와 환경 모델을 사용하여 주변 환경의 변화를 예측하며 충돌 방지, 스트로크 시간 감소 및 에너지 절약과 같은 특정 목표를 달성하는 것을 목표로 합니다.
예측 모션 계획 알고리즘은 일반적으로 빠른 탐색 랜덤 트리(RRT)와 같은 샘플링 기반 알고리즘과 RRT*의 고급 버전을 결합합니다.
이러한 알고리즘은 단순성, 적응성 및 동적 변화를 처리하는 능력으로 알려져 있으며 로봇, 자율주행차 및 산업 자동화와 같은 많은 분야에서 널리 사용되어 복잡한 환경의 안전성과 효율성을 향상시킵니다.
2단 연속체 로봇
RRT* 및 PRM과 같은 샘플링 기반 방법이 로봇 모션 계획에 널리 사용되었지만 연속 로봇 팔에 적용하려는 시도는 거의 없습니다.
연속체 로봇은 장애물에 실시간으로 적응하는 능력이 있기 때문에 안전하고 효율적인 항법을 보장하기 위해 강력한 인식, 의사 결정 및 제어 능력이 필요합니다.
이 문제를 해결하기 위해 이 연구는 연속체 로봇에 특별히 맞춤화된 RRT* 기반 모션 제어 방법을 제안합니다.
이 방법은 최적화-야콥 행렬 기반 방법을 사용하여 로봇의 강력한 제어를 실현합니다.로봇의 제이콥 행렬을 구속하여 로봇과 장애물 사이의 안전한 거리를 보장함으로써 효과적인 기하학적 장벽 회피를 촉진합니다.
또한 동적 환경에서 연속체 로봇의 적합성과 효율성을 향상시키기 위해 최적화-야코프 매트릭스 기반 접근 방식을 RRT*와 결합한 제어 알고리즘이 제안되었습니다.
실험 검증
로봇의 시작점에서 끝점까지의 충돌 경로 없음
제안된 방법의 효과는 2단 케이블 구동 소프트웨어(연속체) 로봇(CDSR)을 사용하여 검증되었습니다.
실험에서 NOKOV 측정 동작 캡처 렌즈는 추적 로봇의 베이스, 근위 세그먼트 끝 및 원위 세그먼트 끝의 위치, 로봇이 미리 정해진 경로를 항해할 때의 위치 및 관련 동작을 추적하는 데 사용되었습니다.
이러한 기록 데이터는 로봇의 실제 위치와 예측 위치 간의 차이를 보여주며 로봇의 구성을 이해하기 위한 근거를 제공합니다.
제안된 방법을 사용하여 로봇은 초기 위치에서 목표 위치까지의 충돌 없는 궤적을 신속하게 계산하고 장애물을 성공적으로 우회할 수 있습니다.
평균 계획 시간은 약 8.06초이고 계획 위치와 실제 도착 위치 사이의 팁 추적 오차는 약 5.48mm입니다.
이 방법은 안전하고 신속한 응답 궤적 생성을 보장하고 가혹한 시나리오에서 견고하며 실용적인 응용 가치가 있습니다.
참조：
원문：
문의하기
-
우리는 항상 귀하의 질문에 답변하고 더 많은 정보를 제공하게 되어 기쁩니다.
문제에 대해 알려주시면 최상의 솔루션을 안내해 드리겠습니다.
-
-
- 캡처 볼륨 * m m m
-
선택 해주세요 *
- 제안 수 (옵션)
-
카메라 유형(선택 사항)
-
카메라 수(선택 사항)
- 제출하다