用于实时抓取传送带上物体的可证明常数时间规划与重规划

在仓库和制造环境中，操作平台经常部署在传送带旁执行拾取和放置任务。由于传送带上的物体处于运动中，机器人可用于拾取它们的时间有限。这带来了对快速可靠的运动规划器的需求，其能够提供可证明的实时规划保证，而现有算法无法提供。除了规划效率外，操作任务的成功在很大程度上依赖于感知系统的准确性，而感知系统常常是有噪声的，特别是当目标物体从远处被感知时。对于快速运动的传送带，机器人不能在开始执行运动前等待完美的估计。为了能够及时到达物体，它必须尽早开始运动（依赖初始的噪声估计）并根据感知的姿态更新实时调整其运动。我们提出了一个满足这些需求的规划框架，提供可证明的常数时间规划和重规划保证。为此，我们首先引入并形式化了一类称为常数时间运动规划算法（CTMP）的新算法，其保证在常数时间内且在用户定义的时间界限内进行规划。然后我们将用于从传送带上抓取物体的规划框架作为 CTMP 类算法的一个实例予以呈现。