Planejamento de Caminhos Seguros e Suaves Baseados em Espuma Probabilística para Sistemas Robóticos Autônomos
Resumo
O Método da Espuma Probabilística (PFM) é um planejador capaz de gerar caminhos que garantem uma região segura para manobra. Essa característica é ideal para aplicações em robótica assistiva que requerem caminhos com um maior grau de segurança. Entretanto, o PFM necessita da representação explícita dos obstáculos no espaço de configurações, o que inviabiliza, na prática, sua aplicação para a maioria dos problemas robóticos. Dessa forma, este trabalho apresenta uma nova abordagem para que o PFM não compute a região de obstáculos. Além disso, são apresentadas estratégias diminuir o comprimento e aumentar a suavidade do caminho planejado, mantendo a principal característica da abordagem que é a segurança. Experimentos simulados utilizando as técnicas propostas foram realizados para um exoesqueleto para membros inferiores e para um andador inteligente, ambos robôs assistivos.
Palavras-chave:
Planejamento, comunicação, adaptação e aprendizado de Robôs, Plataformas robóticas móveis
Referências
Araujo, M. V., Alsina, P. J., Roza, V. C. C., and Melo, N. B. (2015). Powered Orthosis Ortholeg: Design and Development. IEEE Latin America Transactions, 13(1):90–95.
Berglund, T., Brodnik, A., Jonsson, H., Staffanson, M., and Soderkvist, I. (2009). Planning smooth and obstacle-avoiding b-spline paths for autonomous mining vehicles. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 7(1):167–172.
Bhowmick, S., Mukhopadhyay, J., and Deb, A. K. (2017). Fast path planning on planar occupancy grid exploiting geometry of obstacles. In 2017 Ninth International Conference on Advances in Pattern Recognition (ICAPR), pages 1–6.
Nascimento, L. B., Barrios-Aranibar, D., Santos, V. G., Pereira, D. S., Ribeiro, W. C., and Alsina, P. J. (2021). Safe path planning algorithms for mobile robots based on probabilistic foam. Sensors, 21(12):4156.
Plaku, E., Plaku, E., and Simari, P. (2018). Clearance-driven motion planning for mobile robots with differential constraints. Robotica, 36(7):971–993.
Quinlan, S. (1995). Real-Time Modification of Collision-Free Paths. Doctoral Dissertation, Stanford University Stanford, CA.
Scheidegger, W. M., de Mello, R. C., Sierra M., S. D., Jimenez, M. F., Múnera, M. C., Cifuentes, C. A., and Frizera-Neto, A. (2019). A novel multimodal cognitive interaction for walker-assisted rehabilitation therapies. In 2019 IEEE 16th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), pages 905–910.
Silveira, Y. S. and Alsina, P. J. (2016). A New Robot Path Planning Method Based on Probabilistic Foam. In 2016 XIII Latin American Robotics Symposium and IV Brazilian Robotics Symposium (LARS/SBR), pages 217–222.
Volna, E. and Kotyrba, M. (2018). Pathfinding in a dynamically changing environment. In Nguyen, N. T., Hoang, D. H., Hong, T.-P., Pham, H., and Trawinski, B., editors, Intelligent Information and Database Systems, pages 265–274, Cham. Springer International Publishing.
Berglund, T., Brodnik, A., Jonsson, H., Staffanson, M., and Soderkvist, I. (2009). Planning smooth and obstacle-avoiding b-spline paths for autonomous mining vehicles. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 7(1):167–172.
Bhowmick, S., Mukhopadhyay, J., and Deb, A. K. (2017). Fast path planning on planar occupancy grid exploiting geometry of obstacles. In 2017 Ninth International Conference on Advances in Pattern Recognition (ICAPR), pages 1–6.
Nascimento, L. B., Barrios-Aranibar, D., Santos, V. G., Pereira, D. S., Ribeiro, W. C., and Alsina, P. J. (2021). Safe path planning algorithms for mobile robots based on probabilistic foam. Sensors, 21(12):4156.
Plaku, E., Plaku, E., and Simari, P. (2018). Clearance-driven motion planning for mobile robots with differential constraints. Robotica, 36(7):971–993.
Quinlan, S. (1995). Real-Time Modification of Collision-Free Paths. Doctoral Dissertation, Stanford University Stanford, CA.
Scheidegger, W. M., de Mello, R. C., Sierra M., S. D., Jimenez, M. F., Múnera, M. C., Cifuentes, C. A., and Frizera-Neto, A. (2019). A novel multimodal cognitive interaction for walker-assisted rehabilitation therapies. In 2019 IEEE 16th International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), pages 905–910.
Silveira, Y. S. and Alsina, P. J. (2016). A New Robot Path Planning Method Based on Probabilistic Foam. In 2016 XIII Latin American Robotics Symposium and IV Brazilian Robotics Symposium (LARS/SBR), pages 217–222.
Volna, E. and Kotyrba, M. (2018). Pathfinding in a dynamically changing environment. In Nguyen, N. T., Hoang, D. H., Hong, T.-P., Pham, H., and Trawinski, B., editors, Intelligent Information and Database Systems, pages 265–274, Cham. Springer International Publishing.
Publicado
14/10/2021
Como Citar
NASCIMENTO, Luís B. P.; ALSINA, Pablo J..
Planejamento de Caminhos Seguros e Suaves Baseados em Espuma Probabilística para Sistemas Robóticos Autônomos . In: CONCURSO DE TESES E DISSERTAÇÕES EM ROBÓTICA - CTDR (DOUTORADO) - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE ROBÓTICA E SIMPÓSIO LATINO-AMERICANO DE ROBÓTICA (SBR/LARS), 9. , 2021, Online.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2021
.
p. 94-105.
DOI: https://doi.org/10.5753/wtdr_ctdr.2021.18688.
