본 논문은 이질적인 이동형 매니퓰레이터를 이용한 협동 운반을 대상으로, 비선형 최적화와 전신(whole-body) 제어를 결합한 실시간 궤적 계획 방법을 제안한다. 소극적인 경로 추종에 의존하는 기존 접근법과 달리, 제안된 방법은 추종 로봇이 리더의 경로를 횡방향으로 오프셋한 뒤 비선형 최적화를 통해 이를 정밀화함으로써 자신의 궤적을 능동적으로 생성할 수 있도록 한다. 최적화 과정은 혼잡한 환경에서 로봇 간 거리 유지를 위한 조건, 기하학적 일관성, 그리고 장애물 회피를 동시에 고려한다. 최적화된 궤적은 이동 베이스와 매니퓰레이터 간의 임피던스 기반 협조를 통합하는 일반화된 계층적 제어 프레임워크를 통해 실행된다. 서로 다른 보행(로코모션) 및 제어 특성을 갖는 두 대의 이동형 매니퓰레이터를 이용한 실험적 검증을 통해, 본 시스템이 환경 변화에 적응하면서도 종단(말단) 실행기(end-effector) 간 거리를 일관되게 유지함을 보였다. 제안 방법은 고정밀 궤적 추종을 달성하였다(평균 오차: 0.037 m, 표준편차: 0.039 m). 또한 작업 수행 시간의 96.09% 동안 로봇 간 간격을 1.05–1.65 m 범위 내에서 유지하였다. 결과는 적응성, 정밀성, 로봇 간 협조의 필요성을 강조하면서, 제안된 프레임워크가 실제 환경에서의 협동 운반 상황에 대해 갖는 관련성을 입증한다.

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