priborИзвестия высших учебных заведений. ПриборостроениеJournal of Instrument Engineering0021-34542500-0381Национальный исследовательский университет ИТМО10.17586/0021-3454-2022-65-5-323-334pribor-246Research ArticleПРИБОРЫ И СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯDEVICES AND SYSTEMS OF AUTOMATIC CONTROLONTROLАнализ производительности и настройка статических параметров однозапросных планировщиков траекторийPerformance analysis and static parameters setting of single-query trajectory plannersЖарухА.JaroukhA.

Абдулраззак Жарух — аспирант; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники.

Санкт-Петербург

Abdulrazzak Jaroukh — Post-Graduate Student; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics.

St. Petersburg

abdelrazaq.ja@gmail.comКолюбинС. А.KolyubinS. A.

Сергей Алексеевич Колюбин — д-р техн. наук, доцент; Университет ИТМО, факультет систем управления и робототехники, лаборатория биомехатроники и энергоэффективной робототехники; вед. научный сотрудник.

Санкт-Петербург

Sergey A. Kolyubin — Dr. Sci., Associate Professor; ITMO University, Faculty of Control Systems and Robotics, Laboratory of Biomechatronics and Energy-Efficient Robotics; Leading Scientist.

St. Petersburg

s.kolyubin@itmo.ruУниверситет ИТМОITMO University202201122024655323334Copyright © Национальный исследовательский университет ИТМО, 20242024Национальный исследовательский университет ИТМОНациональный исследовательский университет ИТМОhttps://pribor.ifmo.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://pribor.ifmo.ru/jour/article/view/246

Представлены результаты исследования производительности планировщиков движения, основанных на выборке одного запроса, для различной кинематики манипуляционных роботов и характеристик окружающей среды. Анализ проводился применительно к задачам поиска пути в многомерном конфигурационном пространстве. Проанализированы однонаправленные и двунаправленные планировщики по их чувствительности к изменению значений двух ключевых статических параметров: Range и Goal-Bias. Показано, что имеют место либо минимальные пороговые, либо оптимальные значения каждого из рассмотренных параметров, существенно отличающиеся для каждого алгоритма планирования, но практически инвариантные к кинематике и степени заполнения окружения робота препятствиями. Предложены рекомендации по настройке статических параметров планировщиков.

Results of a study of the of motion planner performance based on single query sample of a for various kinematics of robotic manipulators and environmental characteristics are presented. The analysis is carried out in relation to the problems of finding a path in a multidimensional configuration space. Unidirectional and bidirectional planners are analyzed according to their sensitivity to changes in the values of two key static parameters: Range and Goal-Bias. It is shown that there are either minimal threshold or optimal values of each of the parameters considered, which differ significantly for various planning algorithms, but are practically invariant to the kinematics and the degree of filling of the robot environment with obstacles. Recommendations on tuning the considered static parameters of the planners are proposed.

планирование движенияпланировщики на основе выборкикратчайший путьманипуляционные роботыmotion planningsample-based plannersshortest pathrobotic manipulatorsReferencesMeijer J., Lei Q., Wisse M. Performance study of single-query motion planning for grasp execution using various manipulators // 18th Intern. Conf. on Advanced Robotics (ICAR). 2017. P. 450—457.Meijer J., Lei Q., and Wisse M. 2017 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR), 2017, pp. 450–457.Sucan I. A., Moll M., Kavraki L. E. The open motion planning library // IEEE Robot. Autom. Mag., 2012. Vol. 19, N 4. P. 72—82.Sucan I.A., Moll M., and Kavraki L.E. IEEE Robot. Autom. Mag., 2012, no. 4(19), pp. 72–82.Sucan I. A., Chitta S. Moveit!. IEEE Robotics & Automation Magazine. 2012. March, N 1(19). P. 18—19. DOI: 10.1109/MRA.2011.2181749.Sucan I.A. and Chitta S., Cousins S. IEEE Robotics & Automation Magazine, 2012, March, no. 1(19), pp. 18–19, DOI:10.1109/MRA.2011.2181749.LaValle S. M. Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning. Berlin: Springer-Verlаg, 1998.LaValle S.M. Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning, Report No. TR 98-11, 1998.Kuffner J. J., LaValle S. M. RRT-connect: An efficient approach to single-query path planning // Proc. ICRA, Millennium Conf. IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation. 2000. Vol. 2. P. 995—1001.Kuffner J.J. and LaValle S.M. Proceedings 2000 ICRA. Millennium Conference, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Symposia Proceedings (Cat. No. 00CH37065), 2000, vol. 2, pp. 995–1001.Karaman S., Frazzoli E. Sampling-based algorithms for optimal motion planning // Intern. Journal Robotics Research. 2011. Vol. 30, N 7. P. 846—894.Karaman S. and Frazzoli E. Int. J. Rob. Res., 2011, no. 7(30), pp. 846–894.Salzman O., Halperin D. Asymptotically near-optimal RRT for fast, high-quality motion planning // IEEE Trans. Robot. 2016. P. 473—483,Salzman O. and Halperin D. IEEE Trans. Robot., 2016, pp. 473–483.Jaillet L., Cortés J., Siméon T. Sampling-based path planning on configuration-space costmaps // IEEE Trans. Robot. 2010. Vol. 26, N 4. P. 635—646.Jaillet L., Cortés J., and Siméon T. IEEE Trans. Robot., 2010, no. 4(26), pp. 635–646.Devaurs D., Siméon T., Cortés J. Enhancing the transition-based RRT to deal with complex cost spaces // IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation. 2013. P. 4120—4125.Devaurs D., Siméon T., and Cortés J. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2013, pp.Şucan I. A., Kavraki L. E. Kinodynamic motion planning by interior-exterior cell exploration // Algorithmic Foundation of Robotics VIII. Springer, 2009. P. 449—464.Şucan I.A. and Kavraki L.E. Algorithmic Foundation of Robotics VIII, Springer, 2009, pp. 449–464.Hsu D., Latombe J.-C., Motwani R. Path planning in expansive configuration spaces // Proc. of Intern. Conf. On Robotics and Automation. 1997. Vol. 3. P. 2719—2726.Hsu D., Latombe J.-C., and Motwani R. Proceedings of International Conference on Robotics and Automation, 1997, vol. 3, pp. 2719–2726.Sánchez G., Latombe J.-C. A single-query bi-directional probabilistic roadmap planner with lazy collision checking // Robotics Research. Springer, 2003. P. 403—417.Sánchez G. and Latombe J.-C. Robotics Research, Springer, 2003, pp. 403–417.Janson L., Schmerling E., Clark A., Pavone M. Fast marching tree: A fast marching sampling-based method for optimal motion planning in many dimensions // Intern. Journal Robotics Research. 2015. Vol. 34, N 7. P. 883—921.Janson L., Schmerling E., Clark A., and Pavone M. Int. J. Rob. Res., 2015, no. 7(34), pp. 883–921.Ladd A. M., Kavraki L. E. Motion Planning in the Presence of Drift, Underactuation and Discrete System Changes // Robotics: Science and Systems. 2005. Vol. 1. P. 233—240.Ladd A.M. and Kavraki L.E. Robotics: Science and Systems, 2005, vol. 1, pp. 233–240.Gipson B., Moll M., Kavraki L. E. Resolution independent density estimation for motion planning in highdimensional spaces // IEEE Intern. Conf. on Robotics and Automation. 2013. P. 2437—2443.Gipson B., Moll M., and Kavraki L.E. 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2013, pp. 2437–2443.KUKA, KUKA LBR [Электронный ресурс]: <http://www.kuka.com/>, 2021-04-10.KUKA, http://www.kuka.com/.Quigley M., Conley K., Gerkey B., Faust J., Foote T., Leibs J., Wheeler R., Ng A. Y. ROS: an open-source Robot Operating System // ICRA Workshop on Open-Source Software. 2009. Vol. 3, N 3.2. P. 5.Quigley M., Conley K., Gerkey B., Faust J., Foote T., Leibs J., Wheeler R., and Ng, A.Y. ICRA Workshop on OpenSource Software, 2009, May, no. 2(3), pp. 5.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.