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출처 : K-mooc 강좌 / Robot manipulator and Underwater Robot Application

 

Joint space description

 

어떠한 지점이 주어지면, 그 지점에 대해서 역기구학을 구할 수 있다.

그러면 역기구학이 주어지면 그 역기구학에 따라서 각 관절의 자세가 나온다.

 

그리고 끝나는 지점에서에 대해 각각의 관절 정보들을 구하고, 그 관절 정보들을 이용해서 관절을 얼마만큼이나 움직이면 해당 지점에서 끝나는 지점으로 갈 수 있는가에 대한 계획을 세우는 방법이

joint space에서의 trajectory를 만든다라고 이야기한다.

 

그런데 joint space 상에서 경로계획을 세울 때는 예측할 수 없다는 단점이 있다.

장애물이 있으면,  task 상에서는 피해야 한다는 걸 알 수 있지만, 처음 점과 끝점에 도달하지 않았기에 알 수 없기에 피해갈 수 없다.

 

반면에 catesian -space(작업공간)는 이를 회피할 수 있다.

 

일반적으로 대부분의 경로 계획은 작업공간 상에서 이루어진다.

하지만 경우에 따라서는 경로를 따라가다가 singularity 같은 문제점과 self collision같은 문제점이 생긴다.

이런 경우에는 작업 공간 상에서 세우더라도 아무리 해도 피할 수 없다.

 

그렇기에 항상 이것을 실행하기에 앞서서 가구학적 singularity가 발생하지 않을지 고려해야 한다.

 

via point들을 직선 경로로 생성하는 게 거의 목표이다. 그러나,

1. 한 지점에서 다른 지점까지 갈때, 자기 자신을 뚫고 들어가야 하는 문제가 생길 수 있다.

2. 관절 제한에 걸려서 관절의 모양을 확 180도를 바꿔야 하는, singularity의 일종이 생길 수 있다.

 

joint space의 장점은 joint 별로 이루어지기 때문에, inverse kinematic을 단 한번만 풀면 된다.

joint angle의 limit과 속도를 고려하기 때문에, 아주 쉽게 경로계획을 할 수 있다.

 

다만, 공간상에서 어떤 경로로 운동하게 될지 예측이 어렵다.

 

반면에, task space에서의 경로계획은 초기점과 끝점만이 아니라 초기점에서 끝점까지 연결을 쭉 진행한다.

잘 따라가는 지를 계획해서 해야 하기 때문에 각각 inverse kinematics를 풀어줘야 한다.

 

collsion을 예측할 수 있으나, 어떻게 total time을 세팅해야 할지 모르고, 계산량이 많이 늘어난다.

total time을 세팅해야 할지 모른다는 건, 조인트들이 어떻게 움직일지 정확하게 예측하기 어렵다는 것이다.

관절의 속도들을 얼마까지 쓸 수 있는건지에 대한 의문이 생긴다.

 

최종적인 경로 계획의 응용

 

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