[論文レビュー] Mechanical Design of a Cartesian Manipulator for Warehouse Pick and Place

M. McTaggart, Douglas Morrison+9 more|arXiv (Cornell University)|Oct 3, 2017

Robot Manipulation and Learning参考文献 9被引用数 10

ひとこと要約

本論文では、倉庫のピックアンドプレースタスク向けに設計された、ワristジョイントを備えたデカルト型マニピュレータ「Cartman」を提示する。垂直方向の運動に制限を設け、エンドエフェクタの配置空間における不連続境界を制限することで、特異点と軌道の不連続性を最小限に抑え、Baxter や UR-5 といったアーチレートドロボットと比較して、より単純で安全な運動計画を実現する。

ABSTRACT

Robotic manipulation and grasping in cluttered and unstructured environments is a current challenge for robotics. Enabling robots to operate in these challenging environments have direct applications from automating warehouses to harvesting fruit in agriculture. One of the main challenges associated with these difficult robotic manipulation tasks is the motion planning and control problem for multi-DoF (Degree of Freedom) manipulators. This paper presents the design and performance evaluation of a low-cost Cartesian manipulator, Cartman who took first place in the Amazon Robotics Challenge 2017. It can perform pick and place tasks of household items in a cluttered environment. The robot is capable of linear speeds of 1 m/s and angular speeds of 1.5 rad/s, capable of sub-millimetre static accuracy and safe payload capacity of 2kg. Cartman can be produced for under 10 000 AUD. The complete design is open sourced and can be found at http://juxi.net/projects/AmazonRoboticsChallenge.

研究の動機と目的

• アーチレートドマニピュレータが倉庫自動化で使用される際の運動学的特異点と軌道の不連続性の課題に対処すること。
• エンドエフェクタの配置空間における不連続境界を制限することで、運動計画における無限大の関節速度のリスクを低減すること。
• 問題を引き起こす回転配置を避けるマニピュレータの設計により、運用の安全性と計画の単純さを向上させること。
• 機械的設計の選択により、特異点の影響を最小限に抑えつつ、広い有効ワークスペースを維持すること。

提案手法

• X, Y, Z の運動にプリズマチックジョイントを備えたデカルト型マニピュレータを設計し、エンドエフェクタの向きを制御するためのワristジョイントを追加する。
• ワristジョイントの運動範囲を制限し、エンドエフェクタの配置空間における重要な不連続境界を通過しないようにする。
• 不連続マップ解析を用いて、Cartman の設計を Baxter や UR-5 と比較し、関節速度が発散する可能性がある領域を同定する。
• エンドエフェクタの運動を垂直軌道に制限することで、不連続境界を通過するのを防ぎ、不安定性のリスクを排除する。
• 全軸の運動をサポートするため、直線ガイドを備えた機械的フレームを実装し、構造的剛性と精度を確保する。
• デカルト型ワークスペースを活用して、垂直運動と回転特異点を分離し、軌道計画を単純化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Baxter や UR-5 といったアーチレートドロボットにおいて、エンドエフェクタの配置空間における不連続境界が運動計画にどのように影響を与えるか。
• RQ2 機械的設計が、ロボットマニピュレータにおける運動学的特異点と軌道の不連続性の発生をどの程度低減できるか。
• RQ3 ワristジョイントを備えたデカルト型マニピュレータは、倉庫環境におけるピックアンドプレース作業で、無限大の関節速度のリスクを低減できるか。
• RQ4 デカルト型とアーチレートドマニピュレータの設計において、ワークスペース効率と特異点回避の間にはどのようなトレードオフがあるか。
• RQ5 ワristの回転を制限することは、実世界の倉庫応用における運動計画の実用性と安全性にどのように影響を与えるか。

主な発見

• Cartman の機械的設計により、エンドエフェクタの配置空間における不連続境界が効果的に制限され、関節速度が無限大に発散するのを防いでいる。
• ワristの運動を制限することで、Baxter や UR-5 といったアーチレートドロボットで一般的に見られる軌道の不連続性が、Cartman では解消されている。
• 不連続マップの比較により、Cartman のエンドエフェクタは、Baxter の左グリッパーと UR-5 のエンドエフェクタと比較して、著しく不安定性のリスクが低いことが示された。
• ロボットが主に垂直方向の運動を行うため、Cartman の運動計画は、問題を引き起こす特異領域を通過しないため、より単純で安全である。
• 直線ガイドのサポートによる大きな機械的フレームサイズを除けば、Cartman は倉庫のピックアンドプレースタスクにおいて、安定的かつ予測可能な運動学的挙動を示している。
• 本設計は、複雑なアルゴリズム的補償に依存せずに、機械的制約が運動学的特異点を効果的に緩和できることを示している。