Multi-Robot Motion Planning for Shared Payload Transportation
Date
2020
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Tartu Ülikool
Abstract
Shared payload transportation has emerged as one of the key real-world applications that
warrants the deployment of multiple robots. The key motivation stems from the fact that
actuation and sensing abilities of multiple robots can be pooled together to transport objects
that are either too big or heavy to be handled by a single robot. This thesis proposes
algorithmic and software frameworks to achieve precise multi-robot coordination for object
transportation. On the algorithmic side, a trajectory optimization formulation is developed
which generates collision-free and smooth trajectories for the robots transporting the object.
State-of-the art Gradient Descent variants are utilized for obtaining the solution. On the
software side, a trajectory planner (local planner) is developed and integrated to Robot
Operating System (ROS). The local planner is responsible for calculating individual velocities
for any number of robots forming a rigid geometric in-plane constellation. Extensive simulation
as well as real-world experiments are performed to demonstrate the validity of the developed
solutions. It is demonstrated that how the proposed trajectory optimization approach
outperforms off-the-shelf planners with respect to metrics like smoothness and collision
avoidance.
In estonian: Ühise lasti transportimine mitme roboti poolt on kujunenud üheks rakendusvaldkonnaks, kus
mitme roboti samaaegne kasutamine on õigustatud. Mitme roboti andureid ja ajameid on eriti
kasulik kasutada transportimaks objekte, mis on ühe roboti jaoks kas liiga suured ja/või rasked.
Käesolev lõputöö pakub välja algoritmilise ja tarkvaralise raamistiku, mis võimaldab täpselt
koordineerida mitme roboti koostööd ühise lasti liigutamisel. Välja on töötatud trajektooride
optimeerimise algoritm, mis genereerib kokkupõrkevabad ja sujuvad ühist objekti kandvate
robotite trajektoorid. Selleks on kasutatud nüüdisaegset gradientlaskumise (ingl Gradient
Descent) meetodit. Tarkvara poolelt on loodud trajektoori planeerija (lokaalne planeerija) ja
see on integreeritud arendusplatvormil ROS (Robot Operating System). Lokaalne planeerija
arvutab individuaalsed kiirused igale robotile, mis moodustavad ühise jäiga tasapinnalise
kujundi, kusjuures robotite arv kujundis ei ole piiratud. Väljatöötatud lahenduse toimimist on
kontrollitud ulatuslike simulatsioonide abil aga ka viies läbi praktilisi katseid. Väljapakutud
trajektoori optimeerimise lahendus ületab olemasolevaid planeerijaidd nii trajektoori sujuvuse
kui ka kokkupõrgete vältimise võime osas.
Description
Keywords
Object transportation, motion planning, fleet management, ROS, objektide transport, rajaplaneerimine, parvehaldus