엔드 이펙터 및 장애물 제약 하에서 머니퓰레이터 모션 플래닝

Abstract

머니퓰레이터를 위한 동작 계획은 로봇 공학에서 중요한 연구 분야이다. 머니퓰레이션 계획 문제는 수 십년동안 연구가 진행되어 왔지만, 아직도 풀지 못한 문제들이 산재하기 때문에 연구를 진행할 부분들은 많이 남아 있다. 이 학위 논문은 단말작동기 제한상의 머니퓰레이션 계획 문제에 대해 문제 해결력, 표현력, 그리고 응용력의 세 부분을 중심으로 다루고 있다.첫 번째로, 이 학위 논문에서는 머니퓰레이션 문제 해결 능력을 향상시킨 새로운 머니퓰레이션 동작 계획 알고리즘을 소개한다.단말동작기 제한상의 머니퓰레이션 문제를 해결하기 위해 많은 머니퓰레이션 계획 알고리즘들이 존재한다. 하지만, 단말작동기 제약과 머니퓰레이터 플래닝을 심각하게 방해하는 장애물 제약을 동시에 고려한 경우는 거의 없었다. 우리는 제한이 없는 단말작동기로 이 문제를 재해석하였는데, 제한이 없다는 말은 단말작동기의 대상물체는 문체의 제약을 지켜야 하지만 단말작동기는 대상물체와 떨어져서 이동할 수 있음을 의미한다. 이 학위 논문에서는 단말동작기의 대상물체 경로와 다른 경로를 가질 수 있는 단말동작기 경로를 찾아 이 문제를 해결하는 두 개의 새로운 머니퓰레이션 계획 방법을 소개한다. 첫 번째 방법은 구성공간에서 고립된 제약만족공간을 연결하여 해답 경로를 찾으며, 두 번째 방법은 작업공간에서 나무를 생성하고 동시에 구성공간에서 그에 대응하는 나무를 생성하는 방법으로 해답 경로를 찾는다. 두 방법 모두 기존의 플래닝 알고리즘이 해답을 찾지 못한던 실험들에 대해서 해답을 찾아내었다.두 번째로, 이 학위 논문에서는 보다 다양한 단말작동기 제약 영역을 표현할 수 있는 방법을 새롭게 제시하였다. 일반 단말작동기 제한상의 머니퓰레이션 계획 알고리즘은 샘플들을 제약 영역안으로 투사시키는 투사방법에 의존한다. 모든 단말동작기 제한은 수치적으로 표현할 수 있고, 그 중 일부는 작업공간상에서 기하학적으로도 표현이 가능하다. 제약 영역을 기하학적으로 표현하는 것은 직관적이며 편리 하지만, 아직까지는 좌표축에 평행한 제약 영역만을 고려한 방법들이 전부이다. 다면체 제약 영역에 대한 경사도 기반의 투사방식을 사용하기 위해, 우리는 다면제 제약 영역에 대한 새로운 비용 함수와 이 비용 함수에 대한 새로운 투사방식을 소개한다. 이 비용함수는 제약 영역에서 멀어질수록 수치가 커지는 단순한 양수 함수의 조합으로 이루어진다. 새롭게 제시된 방법을 통해, 기존의 좌표축 평행 방법으로 표현할 수 없었던 다양한 기하학적 제약 영역을 표현할 수 있다.우리는 새롭게 제시한 투사 방법을 기존의 가장 가까운 지점 투사 방법, 경사도 기반 투사 방법과 계산 시간, 투사 궤도 길이, 그리고 투사된 샘플의 균일성 면에서 비교 실험을 하였다.마지막으로, 머니퓰레이션 계획 알고리즘의 응용력을 이 학위논문에서 다시 확인하였다. 우리는 이 머니퓰레이션 계획 알고리즘들을 3차원 애니메이션 제작 프로그램에 응용하였다. 자동으로 캐릭터 동작을 생성하는 기술은 애니메이션 제작의 생산성을 향상시킬 것으로 기대된다. 로봇은 머니퓰레이션 계획의 중요한 응용 분야이기 때문에, 우리는 이 머니퓰레이션 계획 알고리즘을 실제 로봇에도 적용해 보았다. 실험들을 통해, 소개된 머니퓰레이션 계획 알고리즘을 통해 만들어진 모션 동작이 시뮬레이션에서처럼 실제 로봇에 대해서도 성공적으로 동작함을 확인할 수 있었다.

Motion planning for a manipulator is an important part of robotics. This thesis explores manipulation planning problems under the end-effector constraints in the terms of capability, expressiveness and applicability.First, the capability of manipulators for completing tasks is extended. Many conventional manipulator planning algorithms have been suggested to address end-effector constraints problems. However, there have been less considerations of the end-effector constraints and the obstacle constraints that severely hinder manipulation planning together. We redefine the problem with unconstrained end-effector, where the unconstraint denotes that the end-effector can be displaced with its target object but its target object should satisfy the problem constraints. In this thesis, two novel manipulator motion planning methods are proposed that solve these problems by finding an end-effector path, which can be displaced from the end-effector's target object path. One proposed method explores the solution path by connecting the disconnected constraint-satisfying subspaces in the configuration space, and the other proposed method explores the solution path by constructing a tree in the task space while constructing the corresponding tree in the configuration space. Both methods successfully found solution paths in several experiments that the conventional planning algorithms cannot find any solution path.Second, the expressiveness of end-effector constrained subspaces is extended. Manipulation planning algorithms with general end-effector constraints depend on a projection method, which projects random samples into end-effector constraint-satisfying subspaces. All end-effector constraints can be defined by algebraic expression, and some of them can also be expressible geometrically in the task space. Geometric expression of constraint-satisfying subspaces is intuitive and convenient. However, some axis-parallel constraint-satisfying subspaces are only considered so far. Our proposed representation makes all polytope-typed constraint-satisfying subspaces available. For using the gradient-based projection method on a polytope-typed constraint-satisfying subspace, we introduce a novel cost function for the polytope-typed constraint-satisfying subspace, which is defined by the combinations of simple positive functions that increase the value as the input position is far away from the polytope-typed constraint-satisfying subspace, and a novel projection method for the cost function using Clarke's generalized gradient. In the experiments, we compared the proposed projection method with the nearest-point projection method and the gradient-based projection method in terms of computation time, projection trajectory length and the uniformity of the projected samples.Finally, the applicability of manipulation planning algorithms is reconfirmed. We applied our manipulation planning algorithms to three-dimensional animation production programs. Techniques for automatic motion generation will improve the productivity of animating processes. We also applied the manipulation algorithms to a real robot system that is a primary application area for manipulation planning algorithms. Experiments showed that the generated motion sequences were available to actual robot and the tasks were successfully completed as found in the simulation experiments.