[論文レビュー] Automatic Design of Task-specific Robotic Arms

Ruta Desai, Margarita Safonova+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2018

Robotic Mechanisms and Dynamics参考文献 3被引用数 3

ひとこと要約

本論文では、高レベルの運動軌道を入力として、モジュール式部品からタスク固有のロボットアームを自動で設計するインタラクティブで検索ベースのシステムを提示する。逆運動学誤差ヒューリスティクスで誘導されるA*探索問題として設計を定式化することで、ユーザー指定のエンドエフェクタ軌道を追跡する最小限で機能するアームを生成し、シミュレーションにおいて手動で作成された対応物よりも単純な設計を実現した。

ABSTRACT

We present an interactive, computational design system for creating custom robotic arms given high-level task descriptions and environmental constraints. Various task requirements can be encoded as desired motion trajectories for the robot arm's end-effector. Given such end-effector trajectories, our system enables on-demand design of custom robot arms using a library of modular and reconfigurable parts such as actuators and connecting links. By searching through the combinatorial set of possible arrangements of these parts, our method generates a functional, as-simple-as-possible robot arm that is capable of tracking the desired trajectories. We demonstrate our system's capabilities by creating robot arm designs in simulation, for various trajectory following scenarios.

研究の動機と目的

• モジュール式部品を用いて、特定のタスクに適合したカスタムロボットアームを迅速かつ自動的に合成すること。
• 特殊で制限のある環境において、固定され再構成不能な商業用ロボットアームの限界を克服すること。
• 望ましい運動軌道を達成する最短のアームを生成することで、設計時間と複雑さを低減すること。
• タスク仕様のための物理ベースのシミュレーションインターフェースを通じて、ユーザー主導のインタラクティブ設計を支援すること。
• 自動生成された設計と手動で作成された設計を比較することで、アプローチの有効性を検証し、一部のケースでより単純な設計が得られることを示すこと。

提案手法

• システムは、モジュール式部品（アクチュエータ、リンク、ベース、エンドエフェクタ）を、構造的表現のための定義された抽象化によって接続したアセンブリとしてロボットアームをモデル化する。
• 設計プロセスを、逆運動学（IK）誤差に基づくヒューリスティクスで誘導される、可能な構成の空間におけるA*探索として定式化する。
• ヒューリスティック関数は、軌道フレーム全体における累積IK誤差を計算することで、ゴール軌道に到達するまでのコストを推定し、中間ノードにおける仮想エンドエフェクタを用いて妥当性を保証する。
• 仮想エンドエフェクタを導入することで、すべての中間設計において互換性を維持し、コストを過大評価せずに一貫したヒューリスティック評価を可能にする。
• システムは物理ベースのシミュレーション環境を用いて設計を検証し、ユーザーが障害物やターゲット軌道を含むタスクを定義できるようにする。
• 設計は、許容可能なIK誤差で望ましい軌道を達成できる最小構成（自由度の数が最小）を探索することで生成される。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高レベルの運動軌道を入力として、モジュール式部品から最小限で機能するロボットアーム設計を計算的に自動生成できるか？
• RQ2 モジュール式ロボットアーム構成の組み合わせ的空間を効率的に探索するためのインformedな探索戦略はどのように構築できるか？
• RQ3 システムは、軌道追従性を維持しながら、自由度の数が少ないという点で、手動で設計されたアームをどの程度上回ることができるか？
• RQ4 中間構成に実際のエンドエフェクタが存在しない場合、設計探索のための妥当なヒューリスティクスをどのように構築できるか？
• RQ5 障害物や複数のタスク制約を含む複雑な環境に対応できるように、このシステムを拡張できるか？

主な発見

• システムは、シミュレーションにおいてさまざまな軌道追従タスクの有効なロボットアーム設計を成功裏に生成した。設計時間は、軌道の複雑さや環境的制約に応じて変動した。
• 制約のない環境では、システムが元の手動設計よりも単純な設計（自由度が少ない）を頻繁に生成し、より高い効率性を示した。
• 仮想エンドエフェクタの使用により、すべての中間設計において妥当なヒューリスティック評価が可能になり、最適な探索性能が保証された。
• IK誤差に基づくヒューリスティクスを用いたA*探索は、全検索を実施せずに、機能的で最小限の構成へと効率的に探索を誘導した。
• インタラクティブなシミュレーションインターフェースにより、ユーザーは障害物を含むタスクを定義し、物理的製造の前に設計を検証できるようになった。
• このアプローチはロボットアームにとどまらず、他の再構成可能なロボットシステムに対しても一般化可能であることが示された。