A software platform for autonomous path-planning and simulation of Delian-Mars operations

One of the most important science investigations related to Mars exploration revealed that Mars Sample Return is the single mission that, nowadays, would improve most effectively our knowledge of the Red planet. The purpose of this thesis is to develop a software platform to simulate the operations of Delian, a space robotic manipulator designed by Leonardo S.p.A. for the ESA-NASA mission Mars Sample Return. This process can be divided into four main steps: model generation, autonomous path-planning, trajectory generation and simulation. The first result is the development of a Simulink dynamic model of the manipulator based on the kinematic and 3D graphic rigid body model of the arm and the nonlinear elastic joint model. Successively, an optimal autonomous path-planning algorithm has been implemented based on the rigid body model of the robot. The problem of path-planning consists of finding free-from-collision paths between defined poses respecting the angular limits of the joints and by minimizing a cost function that in this case is the estimated execution time of the path. The algorithm, based on Informed RRT* and named DMI-RRT*, exploits the potentiality of Informed Sampling, in fact it is able to return optimal paths with small computational effort with respect to the standard random sampling based planners of the family of Rapidly-exploring Random Trees (RRTs). The next step has been to associate a trajectory to the path derived trough DMI-RRT*; the problem is complex since it is necessary to respect the constraints on acceleration and to guarantee the passage trough the waypoints of the path without stopping the manipulator, therefore a cubic-constant profile has been implemented in order to generate feasible trajectories with small increases of execution time. Finally tests were conducted on the model of the manipulator to see if the results of path-planning and the trajectory generation were feasible or not, keeping into account also the dynamic behaviour of the arm and its controller. Results show that paths and trajectories are feasible and the path-planning algorithm, initially thought to compute offline paths, might be suitable to compute paths in real time with the limited power of the manipulator controller.

Una delle più importanti analisi riguardo Marte ha rivelato che il recupero di campioni Marziani è la missione che, al giorno d'oggi, avrebbe il maggior impatto sulla nostra conoscenza del Pianeta Rosso. Lo scopo di questa tesi è lo sviluppo di una piattaforma software per simulare le operazioni di Delian, un robot manipolatore spaziale, progettato da Leonardo S.p.A. per la missione ESA-NASA Mars Sample Return. Il processo si può dividere in quattro parti: costruzione del modello, path-planning autonomo, generazione di traiettoria e simulazione. Il primo risultato è lo sviluppo di un modello dinamico Simulink del manipolatore basato sul modello cinematico e grafico 3D del robot e sul modello di giunto elastico. Successivamente, un algoritmo ottimo per il path-planning autonomo è stato implementato partendo dal modello cinematico e grafico. Il problema del path-planning consiste nel trovare percorsi senza collisioni tra pose definite del robot rispettando i limiti di giunto e minimizzando una funzione di costo che in questo caso è una stima del tempo di esecuzione del percorso. L'algoritmo, basato su Informed RRT* e chiamato DMI-RRT*, sfrutta le potenzialità del campionamento informato, infatti è in grado di fornire percorsi ottimi con uno sforzo computazionale piccolo rispetto ai pianificatori di percorso standard basati sul campionamento randomico come gli algoritmi della famiglia dei Rapidly-exploring Random Trees (RRTs). Lo step successivo è stato quello di associare una traiettoria al percorso ricavato da DMI-RRT*; il problema è complicato se si vogliono rispettare i limiti di accelerazione e garantire il passaggio per i waypoints del percorso senza far fermare il manipolatore, perciò è stato implementato un profilo di traiettoria cubico-costante così da generare traiettorie rispettose anche dei limiti di accelerazione dei giunti con un piccolo incremento del tempo di esecuzione. Infine sono stati condotti dei test sul modello del manipolatore per vedere se le traiettorie e i percorsi generati fossero percorribili o meno, considerando anche le proprietà dinamiche del braccio e del suo controllore. I risultati hanno mostrato che i percorsi e la traiettorie sono percorribili e che, l' algoritmo di path planning, inizialmente pensato per calcolare i percorsi offline, potrebbe essere testato per calcolare percorsi in tempo reale con la ridotta potenza di calcolo del robot.