モデル予測制御によるドア通過のための移動マニピュレータの動作計画
Motion Planning for Mobile Manipulators Navigating Doorways via Model Predictive Control
移動マニピュレータがドアを開けて通過するための、動的に実現可能で衝突のない軌道を生成するフレームワークを提案。ロボットとドアを結合した動的システムとしてモデル予測制御で最適化する。
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: Kasra Sinaei, Kasun Weerakoon, Christopher Bradley, Seyed Abolfazl Fakoorian, Donald Ebeigbe
分類: cs.RO, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
Navigating doorways is a fundamental capability for mobile manipulators operating in human environments, requiring coordinated motion between the mobile base and manipulator arm. This paper presents a motion planning framework that generates dynamically feasible and collision-free trajectories for autonomously opening and traversing both push and pull doors. The proposed method formulates the robot and door as a coupled dynamical system within a nonlinear Model Predictive Control (MPC) optimization framework. Manipulation feasibility is enforced through a penalty-based constraint, avoiding explicit arm kinematic modeling in the planner. Simulations and a hardware experiment demonstrate that the approach successfully plans feasible trajectories for door traversal.
