反復 學習槪念을 利용한 두 臺의 로봇의 衝突回避 軌跡計劃

Collision-Free Trajectory Planning for Dual Robot Arms Using Iterative Learning Concept

본 연구에서는 주로 약결합된 경우의 다로봇시스템에 대한 효과적인 운동조정 법을 개발하였다. 약결합된 경우의 다로봇시스템은 아크용접, 분사 도료, 금속면의 디버링, 복잡한 조립작업, 검사등 수많은 작업에 투입될 수 있다.그와 같은 작업들 은 대부분 연적경로제어(continuous path control)방법을 요구하고 있는데 다로봇시스 템인 경우 작업대 주위의 정지 혹은 이동 장애물이나 제로봇상호간의 충격포험성을 해 결할 수 있는 효과적인 장애물회피 능력을 추가적으로 요구하고 있다. 그리고 연적 경로제어 형태의 거의 대부분의 첨단부의 속도를 정속도로 유지해주어야만 한다. 따 라서 모든 로봇들을 지정된 경로의 이탈없이 가능한 최대등속도로 운동시키기 위한 다 로봇시스템의 충격회피운동제어 알고리즘을 개발하게되었다.

A collision-free trajectory planning algorithm using an iterative learning concept is proposed for dual robot arms in a 3-D common workspace to accurately follow their specified paths with constant velocities. Specifically, a collision-free trajectory minimizing the trajectory error is obtained first by employing the linear programming technique. Then the total operating time is iteratively adjusted based on the maximum trajectory error of the previous iteration so that the collision-free trajectory has no deviation from the specified path and also that the operating time is near-minimal. To show the validity of the proposed algorithm, a numerical example is presented based on two planar robots.