Robotics and Biology Laboratory

Motion Planning in Dynamic Environments with Probalistic Connectivity Roadmaps

Zusammenfassung

Wir stellen eine inkrementelle Methode zur Bewegungserzeugung in Umgebungen mit sich unvorhersehbar bewegenden und zunächst unbekannten Hindernissen vor. Der Schlüssel zu dieser Methode ist ihr inkrementeller Charakter: Sie erweitert und passt globale Bewegungspläne lokal an, um auf Veränderungen in der Umgebung zu reagieren, selbst wenn diese die Konnektivität der Welt erheblich verändern. Die Beschränkung auf lokale Änderungen eines globalen Plans ergibt sich aus der Tatsache, dass sich Roboter beim mobilen Kopieren letztlich nur auf ihre bordeigenen Sensoren verlassen können, um Veränderungen in der Welt wahrzunehmen. Die vorgeschlagene Methode befasst sich mit drei Teilproblemen der Bewegungsgenerierung mit drei algorithmischen Komponenten. Die erste Komponente passt die Pläne reaktiv als Reaktion auf kleine, kontinuierliche Veränderungen an. Die zweite Komponente ergänzt den Plan lokal als Reaktion auf Änderungen der Konnektivität. Die dritte Komponente extrahiert eine globale, zielgerichtete Bewegung aus der Repräsentation, die von den ersten beiden Komponenten gepflegt wird. In einer experimentellen Bewertung dieser Methode zeigen wir einen realen mobilen Manipulator, der eine Ganzkörperbewegungsaufgabe in einer anfänglich unbekannten Umgebung ausführt, während er einen Plan nur mit Hilfe von On-Board-Sensoren schrittweise beibehält.