Redundant robotic arm path planning using recursive random intermediate state algorithm

Abstract

EN: Context. Collision-free path planning in joint space for redundant robotic manipulators remains a challenging task due to the high-dimensional configuration space and dynamically changing environments. Existing methods often struggle to balance search time and path quality, which is crucial for real-time applications. Objective. The aim of this study is to develop a new method to plan efficient, collision-free trajectories in real time for redundant robotic manipulators. Method. A novel sampling-based algorithm for collision-free joint space path planning for redundant robotic manipulators presented in this study. The algorithm is called the Recursive Random Intermediate State (RRIS). The RRIS algorithm primarily works by generating a set of random intermediate states and iteratively selecting the optimal one based on the number of collisions along the discretized path. Furthermore, the paper proposes an axis-aligned bounding box generation strategy and an early exit strategy to improve algorithm speed. Finally, repeated calls of the algorithm are proposed to improve its reliability. The performance of the RRIS algorithm is evaluated through a set of comprehensive tests and compared with the popular RRT Connect algorithm implemented in Open Motion Planning Library. Results. Experimental evaluations show that the RRIS algorithm under the test conditions produces collision-free paths with significantly shorter average lengths and reduces search time by approximately three times compared to the RRT Connect algorithm. Conclusions. The proposed RRIS algorithm demonstrates a promising approach to real-time path planning for redundant robotic manipulators. By combining strategic intermediate state sampling with efficient collision evaluation and early termination mechanisms, the algorithm offers a robust alternative to known methods.

UK: Актуальність. Планування шляху без зіткнень в просторі суглобів для надлишкових роборук (роботизованих маніпуляторів) залишається складною задачею через високу вимірність конфігураційного простору і динамічну зміну середовища. Існуючі методи планування часто стикаються з труднощами у балансуванні між часом пошуку та якістю траєкторії, що є критично важливим для застосувань у режимі реального часу. Мета роботи – розробка нового методу планування траєкторій без зіткнень в режимі реального часу для роборук з надлишковими суглобами. Метод. У цьому дослідженні представлений новий алгоритм планування шляху без зіткнень у просторі суглобів для надлишкових роборук, що працює на основі генерації випадкових станів. Алгоритм отримав назву Рекурсивного Випадкового Проміжного Стану (РВПС). Принцип роботи алгоритму полягає у генерації набору випадкових проміжних станів із подальшим ітеративним вибором оптимального на основі кількості зіткнень уздовж дискретизованої траєкторії. Крім того, у статті пропонується стратегія побудови обмежувального прямокутного паралелепіпеда (bounding box) та стратегія раннього виходу для підвищення швидкості роботи алгоритму. Нарешті, для підвищення надійності пропонується повторне викликання алгоритму. Ефективність алгоритму РВПС оцінюється шляхом проведення комплексних тестів та порівнюється з популярним алгоритмом RRT Connect, реалізованим у бібліотеці Open Motion Planning Library. Результати. Експериментальні дослідження показують, що алгоритм РВПС за умов тестування забезпечує траєкторії без зіткнень зі значно коротшою середньою довжиною та скорочує час пошуку приблизно у три рази порівняно з алгоритмом RRT Connect. Висновки. Запропонований алгоритм РВПС демонструє перспективний підхід до планування траєкторій у режимі реального часу для надлишкових роботизованих маніпуляторів. Поєднуючи стратегічну вибірку проміжних станів із ефективною оцінкою зіткнень та механізмами раннього завершення, алгоритм пропонує надійну альтернативу відомим методам.