狭所環境での機動に向けた浮遊ベース多リンクロボットの階層的軌道計画
Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments
空中で形状を変えられる多リンクロボットが、狭い場所を衝突せずに動けるよう、大域的誘導と局所最適化を組み合わせた階層的軌道計画手法を提案し、実機で有効性を示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Yicheng Chen, Jinjie Li, Haokun Liu, Zicheng Luo, Kotaro Kaneko, Moju Zhao
分類: cs.RO, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
Floating-base multi-link robots can change their shape during flight, making them well-suited for applications in confined environments such as autonomous inspection and search and rescue. However, trajectory planning for such systems remains an open challenge because the problem lies in a high-dimensional, constraint-rich space where collision avoidance must be addressed together with kinematic limits and dynamic feasibility. This work introduces a hierarchical trajectory planning framework that integrates global guidance with configuration-aware local optimization. First, we exploit the dual nature of these robots - the root link as a rigid body for guidance and the articulated joints for flexibility - to generate global anchor states that decompose the planning problem into tractable segments. Second, we design a local trajectory planner that optimizes each segment in parallel with differentiable objectives and constraints, systematically enforcing kinematic feasibility and maintaining dynamic feasibility by avoiding control singularities. Third, we implement a complete system that directly processes point-cloud data, eliminating the need for handcrafted obstacle models. Extensive simulations and real-world experiments confirm that this framework enables an articulated aerial robot to exploit its morphology for maneuvering that rigid robots cannot achieve. To the best of our knowledge, this is the first planning framework for floating-base multi-link robots that has been demonstrated on a real robot to generate continuous, collision-free, and dynamically feasible trajectories directly from raw point-cloud inputs, without relying on handcrafted obstacle models.
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