Dynamic Path Planning for a 7-DOF Robot Arm

Klanke S, Lebedev DV, Haschke R, Steil JJ, Ritter H. Dynamic Path Planning for a 7-DOF Robot Arm. In: Int. Conf. Intelligent Robots and Systems. IEEE; 2006: 3879-3884

An Analysis Review: Optimal Trajectory for 6-DOF-based Intelligent Controller in Biomedical Application

With technological advancements and the development of robots have begun to be utilized in numerous sectors, including industrial, agricultural, and medical. Optimizing the path planning of robot manipulators is a fundamental aspect of robot research with promising future prospects. The precise robot manipulator tracks can enhance the efficacy of a variety of robot duties, such as workshop operations, crop harvesting, and medical procedures, among others. Trajectory planning for robot manipulators is one of the fundamental robot technologies, and manipulator trajectory accuracy can be enhanced by the design of their controllers. However, the majority of controllers devised up to this point were incapable of effectively resolving the nonlinearity and uncertainty issues of high-degree freedom manipulators in order to overcome these issues and enhance the track performance of high-degree freedom manipulators. Developing practical path-planning algorithms to efficiently complete robot functions in autonomous robotics is critical. In addition, designing a collision-free path in conjunction with the physical limitations of the robot is a very challenging challenge due to the complex environment surrounding the dynamics and kinetics of robots with different degrees of freedom (DoF) and/or multiple arms. The advantages and disadvantages of current robot motion planning methods, incompleteness, scalability, safety, stability, smoothness, accuracy, optimization, and efficiency are examined in this paper

Trajectory planning for industrial robot using genetic algorithms

En las últimas décadas, debido la importancia de sus aplicaciones, se han propuesto muchas investigaciones sobre la planificación de caminos y trayectorias para los manipuladores, algunos de los ámbitos en los que pueden encontrarse ejemplos de aplicación son; la robótica industrial, sistemas autónomos, creación de prototipos virtuales y diseño de fármacos asistido por ordenador. Por otro lado, los algoritmos evolutivos se han aplicado en muchos campos, lo que motiva el interés del autor por investigar sobre su aplicación a la planificación de caminos y trayectorias en robots industriales. En este trabajo se ha llevado a cabo una búsqueda exhaustiva de la literatura existente relacionada con la tesis, que ha servido para crear una completa base de datos utilizada para realizar un examen detallado de la evolución histórica desde sus orígenes al estado actual de la técnica y las últimas tendencias. Esta tesis presenta una nueva metodología que utiliza algoritmos genéticos para desarrollar y evaluar técnicas para la planificación de caminos y trayectorias. El conocimiento de problemas específicos y el conocimiento heurístico se incorporan a la codificación, la evaluación y los operadores genéticos del algoritmo. Esta metodología introduce nuevos enfoques con el objetivo de resolver el problema de la planificación de caminos y la planificación de trayectorias para sistemas robóticos industriales que operan en entornos 3D con obstáculos estáticos, y que ha llevado a la creación de dos algoritmos (de alguna manera similares, con algunas variaciones), que son capaces de resolver los problemas de planificación mencionados. El modelado de los obstáculos se ha realizado mediante el uso de combinaciones de objetos geométricos simples (esferas, cilindros, y los planos), de modo que se obtiene un algoritmo eficiente para la prevención de colisiones. El algoritmo de planificación de caminos se basa en técnicas de optimización globales, usando algoritmos genéticos para minimizar una función objetivo considerando restricciones para evitar las colisiones con los obstáculos. El camino está compuesto de configuraciones adyacentes obtenidas mediante una técnica de optimización construida con algoritmos genéticos, buscando minimizar una función multiobjetivo donde intervienen la distancia entre los puntos significativos de las dos configuraciones adyacentes, así como la distancia desde los puntos de la configuración actual a la final. El planteamiento del problema mediante algoritmos genéticos requiere de una modelización acorde al procedimiento, definiendo los individuos y operadores capaces de proporcionar soluciones eficientes para el problema.Abu-Dakka, FJM. (2011). Trajectory planning for industrial robot using genetic algorithms [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/10294Palanci

On-line path planning with optimal C-space discretization

This paper is based on a path planning approach we reported earlier for industrial robot arms with 6 degrees of freedom in an on-line given 3D environment. It has on-line capabilities by searching in an implicit and descrete configuration space and detecting collisions in the Cartesian workspace by distance computation based on the given CAD model. Here, we present different methods for specifying the C-space discretization. Besides the usual uniform and heuristic discretization, we investigate two versions of an optimal discretization for an user-predefined Cartesian resolution. The different methods are experimentally evaluated. Additionally, we provide a set of 3- dimensional benchmark problems for a fair comparison of path planner. For each benchmark, the run-times of our planner are between only 3 and 100 seconds on a Pentium PC with 133 MHz