Giải pháp lập kế hoạch di chuyển cho hệ robot tay máy di động kết hợp UAV trong môi trường ngoài trời
,
,
và
Article Sidebar
Full Text: 
PDF
Abstract
This study proposes a motion planning solution for a mobile manipulator system integrated with an unmanned aerial vehicle (UAV). A digital map is generated from images captured by a camera mounted on the UAV, containing information about obstacles and target positions. The Dijkstra algorithm is used to compute the shortest path, allowing the robot to reach designated targets while avoiding collisions. An odometry-based method is applied to estimate the robot’s position, with data transmitted to the control computer via the UDP protocol. At each specified location, the robot uses a camera to detect the target and activates the manipulator arm to grasp the object when within range. Experimental results showed that the system operates effectively in outdoor environments, ensuring accurate navigation, localization, and manipulation. The study demonstrated the potential of autonomous robotic manipulators for outdoor applications, especially in areas that are difficult to access.
Tóm tắt
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đề xuất giải pháp lập kế hoạch di chuyển cho hệ robot tay máy kết hợp thiết bị bay không người lái (UAV). Bản đồ số được tạo từ hình ảnh của máy ảnh gắn trên UAV, chứa thông tin về chướng ngại vật và các vị trí mục tiêu. Thuật toán Dijkstra được sử dụng để tính toán đường đi ngắn nhất, giúp robot di chuyển đến các vị trí đích và tránh va chạm. Phương pháp đo quãng đường di chuyển (odometry) được áp dụng để xác định vị trí của robot, với dữ liệu được truyền về máy tính điều khiển qua giao thức UDP. Tại mỗi điểm xác định, robot dùng máy ảnh RGB-D để phát hiện mục tiêu và điều khiển tay máy gắp vật khi đủ gần. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống hoạt động hiệu quả trong môi trường ngoài trời, đảm bảo khả năng di chuyển, định vị và thao tác chính xác. Kết quả nghiên cứu cho thấy tiềm năng ứng dụng của hệ robot tay máy tự hành trong các nhiệm vụ ngoài trời, đặc biệt ở những khu vực khó tiếp cận.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Tài liệu tham khảo
Bogue, R. (2016). Growth in e-commerce boosts innovation in the warehouse robot market. Industrial Robot: The International Journal of Robotics Research and Application, 43(6), 583–587.
https://doi.org/10.1108/IR-07-2016-0194
Chen, F., Selvaggio, M., & Caldwell, D. G. (2019). Dexterous grasping by manipulability selection for mobile manipulator with visual guidance. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15(2), 1202–1210.
https://doi.org/10.1109/TII.2018.2879426
Chen, J., Zhao, Y., & Xu, X. (2021). Improved RRT-Connect based path planning algorithm for mobile robots. IEEE Access, 9, 145988–145999. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3123622
Gochev, K., Safonova, A., & Likhachev, M. (2012). Planning with adaptive dimensionality for mobile manipulation. In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, pp. 2944-2951 doi: 10.1109/ICRA.2012.6225228.
Gul, F., Mir, I., Abualigah, L., Sumari, P., & Forestiero, A. (2021). A consolidated review of path planning and optimization techniques: Technical perspectives and future directions. Electronics, 10(18), 2250. https://doi.org/10.3390/electronics10182250
Haviland, J., Sünderhauf, N., & Corke, P. (2022). A holistic approach to reactive mobile manipulation. IEEE Robotics and Automation Letters, 7(2), 3122–3129. https://doi.org/10.1109/LRA.2022.3146554
Hawes, N., Burbridge, C., Jovan, F., Kunze, L., Lacerda, B., Mudrova, L., Young, J., Wyatt, J., Hebesberger, D., Kortner, T., Ambrus, R., Bore, N., Folkesson, J., Jensfelt, P., Beyer, L., Hermans, A., Leibe, B., Aldoma, A., Faulhammer, T., Zillich, M., Vincze, M., Chinellato, E., Al-Omari, M., Duckworth, P., Gatsoulis, Y., Hogg, D. C., Cohn, A. G., Dondrup, C., Pulido Fentanes, J., Krajnik, T., Santos, J. M., Duckett, T., & Hanheide, M.(2017). The STRANDS project: Long-term autonomy in everyday environments. IEEE Robotics & Automation Magazine, 24(3), 146–156.
https://doi.org/10.1109/MRA.2016.2636359
Li, X., & Tong, Y. (2024). Path planning of a mobile robot based on the improved RRT algorithm. Applied Sciences, 14(1), 25. https://doi.org/10.3390/app14010025
Liu, K., Sui, J., Yue, N., & Liu, S. (2016). Path planning method of mobile manipulator based on the representation space. In 2016 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (pp. 322–326). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMA.2016.7558582
Pretto, A., Papadopoulos, F., Bechar, A., Vidoni, R., & Menegatti, E. (2021). Building an aerial–ground robotics system for precision farming: An adaptable solution. IEEE Robotics & Automation Magazine, 28(3), 29–49. https://doi.org/10.1109/MRA.2020.3012492
Sánchez-Ibáñez, J. R., Pérez-del Pulgar, C. J., & García-Cerezo, A. (2021). Path planning for autonomous mobile robots: A review. Sensors, 21(24), 7898. https://doi.org/10.3390/s21237898
Sandakalum, T., & Ang, M. H. Jr. (2022). Motion planning for mobile manipulators—A systematic review. Machines, 10(2), 97. https://doi.org/10.3390/machines10020097
Spong, M. W., Hutchinson, S., & Vidyasagar, M. (1989). Robot Modeling and Control. John Wiley & Sons.
Spurný, V., Kulich, M., Přeučil, L., & Faigl, J. (2019). Cooperative autonomous search, grasping, and delivering in a treasure hunt scenario by a team of unmanned aerial vehicles. Journal of Field Robotics, 36(1), 125–148. https://doi.org/10.1002/rob.21816
Štibinger, P., Petrík, M., Petrlík, M., Zimmermann, M., Chudoba, J., & Faigl, J. (2021). Mobile manipulator for autonomous localization, grasping and precise placement of construction material in a semi-structured environment. IEEE Robotics and Automation Letters, 6(2), 2595–2602. https://doi.org/10.1109/LRA.2021.3061377
Su, J., & Xie, W. (2011). Motion planning and coordination for robot systems based on representation space. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 41(1), 248–259.
https://doi.org/10.1109/TSMCB.2010.2051025
Triebel, R., Arras, K. O., Alami, R., Beyer, L., Breuer, T., Chatila, R., Chetouani, M., Cremers, D., Evers, V., Fiore, M., Hung, H., Omar, I., Joosse, M., Khambhaita, H., Kucner, T., Leibe, B., Lilienthal, A., Linder, T., Lohse, M., Magnusson, M., Okal, B., Palmieri, L., Rafi, U., Rooij, M., Rösel, W. (2016). SPENCER: A soapacially aware service robot for passenger guidance and help in busy airports. In S. Heyer & K. Wurm (Eds.), Field and Service Robotics (pp. 607–622). Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-319-27702-8_40
Tzafestas, S. G. (2014). Mobile robot path, motion, and task planning. In Introduction to Mobile Robot Control (pp. 429–478). Elsevier.
https://doi.org/10.1016/B978-0-12-417049-0.00010-4
Yin, X., Dong, W., Wang, X., & Zhang, Y. (2024). Route planning of mobile robot based on improved RRT star and TEB algorithm. Scientific Reports, 14, 8942. https://doi.org/10.1038/s41598-024-59413-9
Yu, W. (Ed.). (2018). Chapter 1—Preliminaries. In PID Control with Intelligent Compensation for Exoskeleton Robots (pp. 1–12). Academic Press. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-813380-4.00001-3