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マニピュレーションarXiv:2609.29407

WRAP: 治具不要の力覚考慮型マルチロボット組立計画

WRAP: Fixtureless Wrench-aware Multi-Robot Assembly Planning

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複数ロボットで治具を使わずに組立を行うため、力の釣り合いを線形計画で考慮しつつ組立順序と把持を計画する手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 複数ロボットによる組立計画手法「WRAP」を提案。 - 治具を使わず、多部品の組立順序と力のサポートを考慮。 - 部品間の順序依存性、メッシュ、初期状態を入力。 - 線形計画法で把持を評価し、後方探索ヒューリスティックで前方探索を効率化。 - 多ロボット・多目標の運動計画を解き、接触リッチなスキルと自由空間運動に分割して実行。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来は専用治具が必要か、トップダウン組立に限定。 - 複数ロボットで治具を不要にし、柔軟性を向上。 - 力の推論により、複数ロボットのサポートや外部支持(テーブル等)の要否を判断。 - 多ロボットのタスク割当と順序の組み合わせ爆発に対処する計画手法を提供。

3. 技術・手法の肝は?

- 線形計画法で組立中の力を支える有効な把持を推論。 - 組立順序を活用し、安価な後方探索でヒューリスティックを計算。 - そのヒューリスティックを高コストな前方探索に用い、各組立ステップで貪欲に実行可能解を探索。 - 多ロボット・多目標の運動計画問題を解き、実行時に接触リッチな組立スキルと自由空間運動に分割。

4. どうやって有効だと検証した?

- 多様な多部品組立でプランナをベンチマーク。 - サイズと運動学が異なるロボット群に適用。 - 物理シミュレーションと実機の両方で検証。 - ビデオとコードを公開(https://www.vhartmann.com/wrap)。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法として、multi-robot assembly planning、fixtureless assembly、linear programming for grasp planning、multi-goal motion planning などが挙げられる。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Valentin N. Hartmann, Huang Su, Yijiang Huang, Stelian Coros

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Assembly using robots often requires specially designed fixtures, or relies on top-down only assembly strategies. Using multiple robots, we can avoid using fixtures and make robotic assembly more flexible. Planning assembly sequences for multiple robots is challenging due to the high number of possible task assignments and orders. In addition, we need to reason over forces that occur during the assembly process, e.g., to decide if multiple robots are required for support, or if external support such as a table should be used. We present Wrap, a multi-robot assembly planner for multi-part assemblies, given the inter-part ordering-dependencies, the part meshes, and their initial state. We formulate a linear program to reason about valid grasps for supporting the forces that occur during assembly. The search leverages the assembly sequence, and greedily finds a feasible solution per assembly step by computing a heuristic via a cheap backwards search, and using the heuristic in the more expensive forward search. We then solve the multi-robot, multi-goal motion planning problem, and for execution, we split the plan into contact-rich assembly skills, and free space motion. We benchmark the planner on a variety of multi-part assemblies, and apply the planner to groups of robots differing in size and kinematics. We validate the work both in a physics simulation, and in real. Videos and code are available at https://www.vhartmann.com/wrap.

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PR本紙発行元 EmplifAI