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Collaborative Planning for Catching and Transporting Objects in Unstructured Environments

机器人 利用 弹道 完整的 计算机科学 运动规划 运动学 过程(计算) 国家(计算机科学) 模拟 人机交互 人工智能 分布式计算 计算机安全 经典力学 天文 操作系统 物理 算法
作者
Liuao Pei,Jing Lin,Zhichao Han,Lun Quan,Yanjun Cao,Chao Xu,Fei Gao
出处
期刊:IEEE robotics and automation letters 卷期号:9 (2): 1098-1105 被引量:1
标识
DOI:10.1109/lra.2023.3335770
摘要

Multi-robot teams have attracted attention from industry and academia for their ability to perform collaborative tasks in unstructured environments, such as wilderness rescue and collaborative transportation. In this paper, we propose a trajectory planning method for a non-holonomic robotic team with collaboration in unstructured environments. For the adaptive state collaboration of a robot team to catch and transport targets to be rescued using a net, we model the process of catching the falling target with a net in a continuous and differentiable form. This enables the robot team to fully exploit the kinematic potential, thereby adaptively catching the target in an appropriate state. Furthermore, the size safety and topological safety of the net, resulting from the collaborative support of the robots, are guaranteed through geometric constraints. We integrate our algorithm on a car-like robot team and test it in simulations and real-world experiments to validate our performance. Our method is compared to state-of-the-art multi-vehicle trajectory planning methods, demonstrating significant performance in efficiency and trajectory quality.
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