A mobile manipulator, i.e., a manipulator mounted on a mobile platform, can perform various tasks over a large space that could not possibly be accomplished by a fixed-base manipulator by utilizing the mobility of the platform. Since the manipulator and the mobile platform has independent mobility there occurs a particular kinematic redundancy introduced by the mobility of the platform, which is basically different from that introduced by extra joints. This redundancy is quite desirable for dexterous motion in cluttered environments, however it complicates the motion planning problem significantly. Therefore, the study deals with the motion planning issues for mobile manipulators. We consider the point-to-point task, continuous- path task and task with unknown a-priori end-effector trajectory, which are essentially required in real application.
Firstly, we propose motion planning methods for point-to-point task, which is defined as the configuration (position and orientation) of the end-effector with respect to the world frame. Considering the environment where the mobile manipulator works is generally cluttered and hostile, in order to test whether the desired task is executable or not without violating the imposed constraints, we propose a mobile manipulator executability test algorithm. We consider the general manipulator, the inverse kinematics of which is unknown. And we propose the method to obtain the optimal configuration for a single task if the desired task is executable. For the motion planning for multiple task which consists of a sequence of tasks, because the motion between tasks affects the performance of the multiple task, it should be considered. Therefore, we propose a motion planning method for multiple tasks with consideration of the motion feasibility. We formulate proposed three problems as an optimization problem. Because these problems are highly non-linear and the solution spaces are generally unconnected and nonconvex, poor solution is expected by conventional gradient descent method. In order to avoid such difficulties, we adopt the genetic algorithm, which is robust stochastic searching algorithm for various optimization problems. Computer simulations are performed to verify the effectiveness of the proposed method.
In addition, for continuous-path tasks, we propose a new method for the motion planning of mobile manipulators using the global optimization approach. We formulate the problem as a global optimization problem and obtain the motion trajectories and commutation configurations simultaneously. We consider the multiple tasks which consist of a sequence tasks. In the formulation, we take into accout the case that the platform subsystem has non-holonomic as well as holonomic constraint, and introduce the concept of self-motion vector (SMV) for holonomic platform and equivalent self-motion vector (ESMV) for non-holonomic platform. The simulation results are demonstrated to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
Finally for the tasks with unknown a-priori end-effector trajectory, we propose local motion planning method based on the local optimization approach and the task decomposition approach which is computationally efficient. And we propose a posture adjustment algorithm for non-holonomically constrained mobile platform by using the self-motion. Through a series of simulations, the effectiveness of the proposed method was demonstrated.
이동 매니퓰레이터는 이동 플랫포옴에 매니퓰레이터가 부착된 시스템으로서 고정식 매니퓰레이터가 할 수 없는 넓은 영역의 다양한 작업을 이동 플랫포옴의 이동 기능을 사용하여 수행할 수 있다. 이동 매니퓰레이터의 매니퓰레이터와 이동 플랫포옴은 서로 독립적인 운동성을 가지기 때문에 이동 매니퓰레이터는 기존의 여유축에의해 발생하는 여유자유도와는 근본적으로 다른, 이동 플랫포옴의 이동성에 의한 여유자유도를 가진다.
이 여유자유도는 매우 복잡한 환경하에서 유연한 작업을 수행 하는데 매우 바람직하지만 이동 매니퓰레이터의 운동 계획 문제를 매우 어렵게 만든다. 따라서 본 논문에서는 이동 매니퓰레이터의 구현을 위한 연구의 일환으로 이동 매니퓰레이터의 운동계획과 관련된 문제를 다룬다.
첫번째로, 이동로보트가 말단기의 자세로 정의 되는 점대점 작업을 수행하는 경우를 위한 운동계획 방법을 제시한다. 일반적으로 이동 매니퓰레이터가 작업하는 환경은 매우 복잡하며 극한 환경임을 고려하여 이동 매니퓰레이터가 주어진 제한조건을 위반하지 않으면서 주어진 원하는 작업을 수행할 수 있는지를 시험하는 알고리즘을 제안한다. 역기구학을 모르는 경우의 일반 매니퓰레이터에 대해 고려한다. 그리고 주어진 작업이 수행가능할 경우 주어진 단작업을 최적화하는 자세를 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로, 여러 연속한 단작업으로 구성된 다작업을 수행할 경우 각각의 작업구간간의 운동은 작업의 성능에 큰 영향을 미치므로 운동계획시 고려하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 각 작업구간간의 운동가능도를 고려한 다작업을 위한 운동계획 방법을 제안한다. 상기 제안된 세가지 방법을 모두 비선형 최적화 문제로 변화하는데, 관련된 문제들은 일반적으로 해공간들이 분리되어 있으며, 볼록하지 않기 때문에 기존의 경사도법에의해서는 좋은 해를 구하기 곤란하다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 여러 최적화 문제에 적합한 확률적 탐색 알고리즘인 유전 알고리즘을 사용한다. 제안된 방법에 세가지 방법들에 대해 각각 많은 모의실험을 수행하여 제안된 방법들의 유효성을 입증하였다.
두번째로 연속 경로 작업에 대하여 광역 최적화 기법을 이용한 새로운 운동계획 방법을 제안한다. 즉 다작업의 경우, 각 작업에서의 교환자세가 전체 작업의 효율에 큰 영향을 미치기 때문에 본 논문에서는 교환자세와 각 작업구간간의 운동궤적을 동시에 고려하여 문제화 한다. 여기서 이동 플랫포옴이 홀로노믹 제한 조건이 있는 경우와 비홀로노믹제한조건이 있는 모든 경우에 대해 고려한다. 문제해결을 쉽게하기 위하여 자체 운동벡터와 등가 자체운동벡터의 개념을 도입하여 이 벡터의 초기치로 문제를 매개변수화한다. 제안된 방법에 대해 많은 모의 실험을 통하여 유효성을 입증하였다.
세번째로 말단기의 작업 궤적이 미리 주어지지 않는 작업에 대하여 순시최적화 기법과 작업분해 기법에 의한 운동계획 방법을 제안한다. 이 방법들은 계산상으로 유리하기 때문에 실시간 운동계획에 매우 적합하다. 그리고 일반적인 비홀로노믹 제한조건을 가진 이동 플랫포옴은 임의의 자세를 얻기가 어려우므로 이동 플랫포옴의 자체운동에 의한 자세조정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에 대해 많은 모의실험을 통하여 유효성을 입증하였다.
