Published January 1, 2011 | Version v1
Publication Open

Continuous Genetic Algorithms for Collision-Free Cartesian Path Planning of Robot Manipulators

Creators

  • 1. University of Jordan
  • 2. Water Authority of Jordan
  • 3. Damascus University

Description

A novel continuous genetic algorithm (CGA) along with distance algorithm for solving collisions-free path planning problem for robot manipulators is presented in this paper. Given the desired Cartesian path to be followed by the manipulator, the robot configuration as described by the D-H parameters, and the available stationary obstacles in the workspace of the manipulator, the proposed approach will autonomously select a collision free path for the manipulator that minimizes the deviation between the generated and the desired Cartesian path, satisfy the joints limits of the manipulator, and maximize the minimum distance between the manipulator links and the obstacles. One of the main features of the algorithm is that it avoids the manipulator kinematic singularities due to the inclusion of forward kinematics model in the calculations instead of the inverse kinematics. The new robot path planning approach has been applied to two different robot configurations; 2R and PUMA 560, as non-redundant manipulators. Simulation results show that the proposed CGA will always select the safest path avoiding obstacles within the manipulator workspace regardless of whether there is a unique feasible solution, in terms of joint limits, or there are multiple feasible solutions. In addition to that, the generated path in Cartesian space will be of very minimal deviation from the desired one.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يتم تقديم خوارزمية وراثية مستمرة جديدة (CGA) جنبًا إلى جنب مع خوارزمية المسافة لحل مشكلة تخطيط المسار الخالي من الاصطدامات للمتلاعبين بالروبوتات في هذه الورقة. بالنظر إلى المسار الديكارتي المطلوب الذي يجب أن يتبعه المتلاعب، وتكوين الروبوت كما هو موضح في معلمات D - H، والعقبات الثابتة المتاحة في مساحة عمل المتلاعب، فإن النهج المقترح سيختار بشكل مستقل مسارًا خالٍ من الاصطدام للمتلاعب يقلل من الانحراف بين المسار الديكارتي المتولد والمطلوب، ويلبي حدود مفاصل المتلاعب، ويزيد من الحد الأدنى للمسافة بين روابط المتلاعب والعقبات. تتمثل إحدى السمات الرئيسية للخوارزمية في أنها تتجنب المتفردات الحركية المناورة بسبب تضمين نموذج الحركة الأمامية في الحسابات بدلاً من الحركة العكسية. تم تطبيق نهج تخطيط مسار الروبوت الجديد على تكوينين مختلفين للروبوت ؛ 2R و PUMA 560، كمعالجات غير متكررة. تظهر نتائج المحاكاة أن الهيئة العامة للطيران المدني المقترحة ستختار دائمًا المسار الأكثر أمانًا لتجنب العقبات داخل مساحة عمل المناور بغض النظر عما إذا كان هناك حل فريد ممكن، من حيث الحدود المشتركة، أو هناك العديد من الحلول الممكنة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون المسار المتولد في الفضاء الديكارتي ذو انحراف ضئيل للغاية عن المسار المطلوب.

Translated Description (French)

Un nouvel algorithme génétique continu (CGA) ainsi qu'un algorithme de distance pour résoudre le problème de planification de trajectoire sans collisions pour les manipulateurs de robots sont présentés dans cet article. Compte tenu de la trajectoire cartésienne souhaitée à suivre par le manipulateur, de la configuration du robot telle que décrite par les paramètres D-H et des obstacles stationnaires disponibles dans l'espace de travail du manipulateur, l'approche proposée sélectionnera de manière autonome une trajectoire sans collision pour le manipulateur qui minimise l'écart entre la trajectoire cartésienne générée et la trajectoire cartésienne souhaitée, satisfait aux limites des articulations du manipulateur et maximise la distance minimale entre les liaisons du manipulateur et les obstacles. L'une des principales caractéristiques de l'algorithme est qu'il évite les singularités cinématiques du manipulateur en raison de l'inclusion du modèle cinématique avant dans les calculs au lieu de la cinématique inverse. La nouvelle approche de planification de la trajectoire du robot a été appliquée à deux configurations de robot différentes ; 2R et PUMA 560, en tant que manipulateurs non redondants. Les résultats de la simulation montrent que le CGA proposé sélectionnera toujours le chemin le plus sûr en évitant les obstacles dans l'espace de travail du manipulateur, qu'il existe une solution réalisable unique, en termes de limites communes, ou qu'il existe plusieurs solutions réalisables. En plus de cela, le chemin généré dans l'espace cartésien sera de déviation très minime par rapport à celui souhaité.

Translated Description (Spanish)

En este documento se presenta un novedoso algoritmo genético continuo (CGA) junto con un algoritmo de distancia para resolver el problema de planificación de rutas sin colisiones para manipuladores de robots. Dada la trayectoria cartesiana deseada a seguir por el manipulador, la configuración del robot según lo descrito por los parámetros D-H y los obstáculos estacionarios disponibles en el espacio de trabajo del manipulador, el enfoque propuesto seleccionará de forma autónoma una trayectoria libre de colisiones para el manipulador que minimice la desviación entre la trayectoria cartesiana generada y la deseada, satisfaga los límites de las articulaciones del manipulador y maximice la distancia mínima entre los enlaces del manipulador y los obstáculos. Una de las principales características del algoritmo es que evita las singularidades cinemáticas del manipulador debido a la inclusión del modelo de cinemática directa en los cálculos en lugar de la cinemática inversa. El nuevo enfoque de planificación de la trayectoria del robot se ha aplicado a dos configuraciones de robot diferentes; 2R y PUMA 560, como manipuladores no redundantes. Los resultados de la simulación muestran que el CGA propuesto siempre seleccionará la ruta más segura para evitar obstáculos dentro del espacio de trabajo del manipulador, independientemente de si existe una solución factible única, en términos de límites conjuntos, o si existen múltiples soluciones factibles. Además de eso, la trayectoria generada en el espacio cartesiano será de desviación muy mínima de la deseada.

Files

50902.pdf

Files (15.9 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:16e397295dd7c27ad2155ca7ca18bfb8
15.9 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
الخوارزميات الجينية المستمرة لتخطيط المسار الديكارتي الخالي من الاصطدام للمتلاعبين بالروبوتات
Translated title (French)
Algorithmes génétiques continus pour la planification du trajet cartésien sans collision des robots manipulateurs
Translated title (Spanish)
Algoritmos genéticos continuos para la planificación de la ruta cartesiana sin colisiones de los manipuladores de robots

Identifiers

Other
https://openalex.org/W1585673347
DOI
10.5772/50902

Is supplement to
https://openalex.org/W2537091977 (Other)
https://openalex.org/W2952364160 (Other)
https://openalex.org/W2117986791 (Other)
https://openalex.org/W1992503747 (Other)
https://openalex.org/W2371519816 (Other)
https://openalex.org/W2043154226 (Other)
https://openalex.org/W2329043542 (Other)
https://openalex.org/W2109948066 (Other)
https://openalex.org/W1678858522 (Other)
https://openalex.org/W2369529107 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Jordan

References

  • https://openalex.org/W783341876
  • https://openalex.org/W1502291943
  • https://openalex.org/W1525325904
  • https://openalex.org/W1537482913
  • https://openalex.org/W1990777642
  • https://openalex.org/W2032420154
  • https://openalex.org/W2048894478
  • https://openalex.org/W2072881998
  • https://openalex.org/W2088093122
  • https://openalex.org/W2090582776
  • https://openalex.org/W2099529499
  • https://openalex.org/W2107073720
  • https://openalex.org/W2110466158
  • https://openalex.org/W2139152606