Real-Time Kinematic Redundancy Resolution and Path Parameterization for Redundant Manipulators

Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung echtzeitfähiger Lösungen für Probleme der Online-Roboterbewegungsplanung. Der Aufbau eines neuartigen Labors zur Anwendung dieser Algorithmen ist ebenfalls ein Bestandteil dieser Arbeit. Die Online-Bewegungsplanung ermöglicht es Robotern, prompt auf unerwartete Ereignisse zu reagieren und ihre Bewegungen während der Laufzeit anzupassen. Bei der echtzeitfähigen Bewegungsplanung werden zusätzliche Anforderungen an Sicherheit und Zuverlässigkeit berücksichtigt, indem sichergestellt wird, dass Bewegungen deterministisch innerhalb klar definierter zeitlicher Grenzen und ohne unerwartete Fehler geplant werden.
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Zielposen oder vollständige Pfade, die der Endeffektor des Manipulators erreichen oder abfahren soll, werden mithilfe einer Inversen Kinematik (IK) in die erforderlichen Gelenkwinkel umgerechnet. Eine Zielpose für einen Roboterarm im kartesischen Raum wird üblicherweise durch sechs Parameter zur Darstellung von Position und Orientierung definiert, was das IK-Problem für anthropomorphe Manipulatoren mit sieben Freiheitsgraden unterbestimmt macht und eine Redundanzauflösung erfordert, um eine eindeutige Lösung zu finden.
Der erste Beitrag dieser Arbeit ist ein echtzeitfähiges Redundanzauflösungsschema für solche Manipulatoren. Es wird eine Optimierungslösung in geschlossener Form entwickelt, die mehrere Ziele berücksichtigen kann: die Maximierung des Abstands zu den Gelenkgrenzen bei gleichzeitiger Minimierung der Gelenkgeschwindigkeiten und -beschleunigungen. Dies ermöglicht es, einem vorgegebenen kartesischen Pfad effizient und weniger ruckartig zu folgen und die erforderlichen Bewegungszeiten zu reduzieren.

Ein vorgegebener Pfad, bestehend aus Wegpunkten im Gelenkraum, z.B. berechnet durch einen IK- und/oder Pfadplanungsalgorithmus, erfordert die Ergänzung um ein zeitoptimales Geschwindigkeitsprofil oder eine Pfadparameterisierung. Diese berechneten Trajektorien können dann von einem Gelenkregler ausgeführt werden, um dem Pfad genau und so schnell wie möglich zu folgen. Der zweite Beitrag ist die Entwicklung eines solchen Online-Trajektoriengenerierungsalgorithmus für Pfade, passend für Echtzeitanwendungen und redundante Manipulatoren. Geeignete Teile von Zeitparameterisierungsmethoden, die ursprünglich für die Offline-Planung entwickelt wurden, wurden übernommen, kombiniert und erweitert, um eine schnelle Lösung zu bieten, die die vorgegebenen Grenzen für Gelenkgeschwindigkeiten und -beschleunigungen einhält und vorhersehbare Berechnungszeiten aufweist.

Der dritte Beitrag ist ein aus der Ferne zugängliches Labor, das mit mehreren industriellen Manipulatoren ausgestattet ist und der Öffentlichkeit über das Internet zugänglich ist. Benutzer können die Roboter über eine Webschnittstelle programmieren oder Anwendungen hochladen. Das Labor wird von einer sicheren und automatisierten Ausführungspipeline für eingereichten Quellcode betrieben, die darauf abzielt, eine hohe Auslastung der Roboter zu erreichen, bei gleichzeitig geringem manuellem Überwachungsaufwand. Einsendungen werden zunächst in einer Simulationsumgebung evaluiert, die die reale Roboterzelle abbildet, und anschließend von einem verfügbaren Roboter im Labor ausgeführt.
Da die Ansätze generell auf die Online- und Echtzeitbewegungsplanung für serielle Manipulatoren anwendbar sind, werden die ersten beiden Beiträge separat umfassend evaluiert, dienen jedoch auch als wichtige Bausteine des Bewegungsplanungsframeworks in diesem Fernlabor. Die Bewegungseingaben aus dem eingereichten Quellcode müssen während der Bewegungserzeugung validiert werden, um die Sicherheit der Roboter zu gewährleisten. Es wird auch über die Nutzung des Labors durch verschiedene Zielgruppen berichtet. Alle implementierten Beiträge dieser Arbeit stehen als freie und Open-Source-Software zur Verfügung.

This thesis focuses on creating real-time-capable solutions for online robot motion planning problems. The development of a novel lab as an application for these algorithms is also part of this thesis. Online motion planning allows robots to react instantaneously to unexpected events and adapt their motions on the fly.
Real-time motion planning addresses the additional safety and reliability requirements by ensuring that movements are planned deterministically within strict bounds on computation time and without unexpected failure.

Goal poses or full paths that the manipulator's end-effector should reach or traverse are mapped to the required joint angles by an Inverse Kinematics (IK) algorithm. ... mehrA target pose for a robotic manipulator in Cartesian space is usually specified by six parameters representing position and orientation, which renders the IK problem under-constrained for anthropomorphic manipulators with seven degrees of freedom and requires redundancy resolution to determine a unique solution.
The first contribution of this thesis is a real-time-capable redundancy resolution scheme for such manipulators. A closed-form optimization solution is derived that can consider multiple objectives: maximizing the distance to the joint limits while simultaneously minimizing joint velocities and accelerations. This optimization enables efficient and smooth following of a given Cartesian path, reducing required motion times.

Given a path consisting of waypoints in joint space, e. g., computed by an IK and/or path planning algorithm, a time-optimal velocity profile or path parameterization needs to be added to the path. These trajectories can then be executed by a robot joint controller to follow the path exactly and as quickly as possible. The second contribution is the development of such an online trajectory generation algorithm for paths that is suitable for real-time applications and redundant manipulators. Appropriate parts of time-parameterization methods, initially developed for offline planning, have been adopted, combined, and extended to provide a fast solution that respects given bounds on joint velocities and accelerations and has predictable computation times.

The third contribution is a remotely accessible lab with several industrial manipulators that is open to the public. Users can program the robots through a web interface or upload applications. The lab operates a safe and secure automated execution pipeline for submitted source code to achieve a high usage rate of the robots while maintaining a low maintenance burden. Submissions are first evaluated in a simulation environment that mirrors the real robot cell setup and then executed by an available robot in the lab. As they are generally applicable to online and real-time motion planning for serial manipulators, the first two contributions are extensively evaluated separately. However, they are also essential building blocks for a motion planning framework in this remote lab. Motion inputs from the submitted source code need to be validated on the fly during motion generation to ensure the safety of the robots. Usage of the lab by different target groups is reported. All implemented contributions of this thesis are made available as free and open-source software.