Abstract-Vi presenterar en provtagningsbaserad vägplaneringsalgoritm som effektivt kan generera lösningar för högdimensionella manipulationsproblem med utmanande inversa kinematiska och komplexa hinder. Vår algoritm utökar den snabbt utforskande Random Tree (RRT) algoritm för att klara av mål som anges i en subrymd av manipulatorn konfiguration utrymme genom vilken sökträdet odlas. Underspecificerade mål förekommer naturligt i armplanering, där den slutliga sluteffektorn position är avgörande men konfigurationen av resten av armen är inte. För att uppnå detta, algoritmen bootstraps en optimal lokal kontroll baserad på införlivandet av Jacobian till en global RRT-sökning. Den resulterande metoden, känd som Jacobian Transpose-directed Rapidly Exploring Random Trees (JT-RRTs), kan kombinera konfigurationsutrymme prospektering av RRTs med en arbetsyta målfördel att producera direkta vägar genom komplexa miljöer extremt effektivt, utan behov av någon omvänd kinematics. Vi jämför vår algoritm med en nyutvecklad konkurrerande strategi och ger resultat från både simulering och en 7-gradig robotarm.
Weghe m.fl. REF tillämpar RRT på redundanta manipulatorer utan behov av att lösa systemets inversa kinematiska egenskaper.
Randomized path planning for redundant manipulators without inverse kinematics
{'venue': '2007 7th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2007 7th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}