Multi-Robot Motion Planning for Shared Payload Transportation

Date

2020

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

Citation