ロボット動作の生成手法の中で,ロボットアームが障害物回避を実行しながら目標姿勢に到達する軌道導出法について考察した。最短時間動作計画のために空間軌道と時間軌道を分離する手法や,さらに改善したPRM(確率ロードマップ法)やRRT(Rapidly-Exploring Random Tree)などが提案され,利用されるようになった。また最適化手法を直接動作計画のアルゴリズムに組み込む手法なども提案されてきた。本稿では,これら最適化手法を解説するとともに,RRTやPRMなどランダムサンプリングに基づく動作計画法のPost Processorとしての最適化手法などを紹介した。これらは,今後ロボットの動作計画の研究の向上に貢献できると考える。
[1] O. Khatib: “Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots,” Int. J. Robotics Research, vol.5, no.1, pp.90–98, 1986.
[2] Z. Shiller and S. Dubowsky: “Global Time Optimal Motions of Robotic Manipulators in the Presence of Obstacles,” Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp.370–375, 1988.
[3] S.M. Lavalle: Planning Algorithms. Cambridge University Press, 2006.
[4] H. Choset, K.M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. Kavraki and S. Thrun: Principles of Robot Motion–Theory, Algorithms and Implementations–. The MIT Press, 2004.
[5] R. Geraerts and M.H. Overmars: “Creating High-quality Paths for Motion Planning,” Int. J. Robotics Research, vol.26, no.8, pp.845–863, 2007.