Planificación de trayectorias en robots redundantes con mapas de factibilidad y RRT

Abstract

[Resumen] Los manipuladores redundantes ofrecen múltiples ventajas, tales como manipulabilidad mejorada, o evasión de singularidades u obstáculos. Sin embargo, la redundancia cinemática también introduce retos adicionales, como la necesidad de resolver un problema de cinemática inversa indeterminado. Este artículo presenta un método novedoso para la planificación de trayectorias de manipuladores redundantes, basado en la exploración de mapas de factibilidad. El método propuesto es una extensión del algoritmo Rapidly-exploring Random Trees (RRT), modificado para explorar el espacio redundante de la tarea con la finalidad de encontrar un camino factible subóptimo en el espacio articular, sacrificando optimalidad por escalabilidad a mayor número de grados de redundancia. El método es capaz de seguir una trayectoria dada en el espacio de la tarea, mientras considera otras restricciones, como la evasión de obstáculos o límites articulares. El método se ha validado en simulación.

[Abstract] Redundant manipulators offer multiple advantages, such as improved manipulability, or evasion of singularities and obstacles. However, kinematic redundancy also introduces additional difficulties, such as the need to solve an underdetermined inverse ki-nematics problem. This article presents a novel method for motion planning of redundant manipulators, based on the exploration of feasibility maps. The proposed method is an extension of the Rapidly-exploring Random Trees (RRT) algorithm, modified to explore the redundant task space with the purpose of finding a feasible suboptimal path in the joint space, sacrificing optimality for scalability to a higher number of degrees of redundancy. The method is capable of following a given trajectory in the task space, while considering other constraints, such as obstacle avoidance or joint limits. The method has been validated under simulation.