A novel coordinated motion planner based on capability map for autonomous mobile manipulator
A novel coordinated motion planner based on capability map for autonomous mobile manipulator
复制标题
一种新型基于能力图的自主移动机械臂协调运动规划器
DOI：
10.1016/j.robot.2020.103554
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发表时间：
2020-07
影响因子：
4.3
通讯作者：
Zhu Xiangyang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Heng;Sheng Qi;Sun Yuxin;Sheng Xinjun;Xiong Zhenhua;Zhu Xiangyang
随着机器人技术的发展，自主移动的机械手（AMM）的应用越来越广泛。合理的AMM运动规划是保证移动的操作任务成功的前提。本文首先建立了AMM的能力图（CM），给出了机器人可操作性在空间上的分布。在给定末端执行器路径的基础上，设计了一种基于CM在线查询的移动的机器人路径规划器，使AMM保持较高的可操作性。此外，一个任务优先级协调运动控制器的开发，以控制移动的机器人和机械手跟踪他们的轨迹。在该控制器中，机械手的轨迹被用作首要任务，而移动的机器人的轨迹被视为受约束的任务。仿真结果表明，该算法能够在线找到移动的机器人的路径，并能很好地跟踪机器人的运动轨迹。(C)2020 Elsevier B.V.保留所有权利。
With the development of the robotic technology, Autonomous Mobile Manipulator (AMM) is increasingly used in more applications. Reasonable motion planning for AMM to maintain high manipulation capability is the prerequisite for the success of the mobile manipulation task. In this paper, the Capability Map (CM) of AMM that gives the distribution of the manipulability in cartesian space is first built. Then given the path of the end effector, we design a novel path planner for the mobile robot by querying CM online so that AMM keeps high manipulability. Moreover, a task-priority coordinated motion controller is developed to control the mobile robot and the manipulator to track their trajectories. In this controller, the trajectory of the manipulator is used as the primary task, and the trajectory of the mobile robot is treated as the constrained task. Simulation results show that the path of the mobile robot can be found online, and AMM follows the trajectories well. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
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DOI：
10.1201/b15008
发表时间：
2013-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Zhijun Li;S. Ge
通讯作者：
Zhijun Li;S. Ge
DOI：
10.1177/027836499801700201
发表时间：
1998-02
期刊：
The International Journal of Robotics Research
影响因子：
--
作者：
H. Seraji
通讯作者：
H. Seraji
DOI：
10.1109/iros.2007.4399105
发表时间：
2007-12
期刊：
2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
影响因子：
--
作者：
Franziska Zacharias;C. Borst;G. Hirzinger
通讯作者：
Franziska Zacharias;C. Borst;G. Hirzinger
DOI：
10.1108/ir-09-2014-0390
发表时间：
2015-01
期刊：
Ind. Robot
影响因子：
--
作者：
O. Madsen;Simon Boegh;Casper Schou;R. Andersen;J. Damgaard;Mikkel Rath Pedersen;V. Krüger
通讯作者：
O. Madsen;Simon Boegh;Casper Schou;R. Andersen;J. Damgaard;Mikkel Rath Pedersen;V. Krüger
影响因子：
2
作者：
Roberto Ancona
通讯作者：
Roberto Ancona