Optimal task planning and predictive online motion control for a multi-manipulator system
Zusammenfassung
Diese Arbeit befasst sich mit einem Ansatz zur Aufgaben- und Bewegungsplanung (TAMP), der eine autonome Kooperation zwischen mehreren Manipulatoren in Echtzeit ermöglicht. Die simultane und echtzeitfähige Ausführung von Aufgaben durch eine Gruppe von Manipulatoren stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar, da eine komplexe Koordination zwischen den Robotern erforderlich ist, um Kollisionen und Deadlocks zu verhindern. Der vorgeschlagene optimierungsbasierte TAMP Ansatz ist hierarchisch aufgebaut und basiert auf einem gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsproblem sowie der verteilten modellprädiktiven Regelung. Umfangreiche simulationsbasierte und experimentelle Studien, einschließlich mehrerer Benchmark-Analysen, werden durchgeführt, um die Vorteile des vorgeschlagenen TAMP-Ansatzes zu demonstrieren. Eine zusätzliche Skalierbarkeitsanalyse zeigt die Grenzen des Ansatzes auf. Contents Acknowledgments III List of Abbreviations VIII Kurzfassung IX Abstract X 1 Introduction 1 2 State of the art 5 2.1 Path planning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.1.1 Roadmap techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....
Schlagworte
Multi-Robotersysteme online Trajektorienplanung modellprädiktive Regelung Kollisionsvermeidung Manipulator Deadlock optimale Aufgabenplanung verteilte Optimierung Mult-robot systems task and motion planning model predictive control online motion control optimal task allocation distributed optimization deadlock cooperative manipulation manipulator systems- Kapitel Ausklappen | EinklappenSeiten
- 105–130 6 Experimental study 105–130
- 131–136 7 Conclusion and Outlook 131–136
- 137–164 Appendix 137–164
