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マニピュレーションarXiv:2610.19527

時間的な物体除去を伴う卓上拭き作業のための双腕協調

Dual-arm Cooperation for Tabletop Wiping with Temporal Object Removal

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散らかった卓上を拭くため、一方の腕で物体をどかし他方で拭く協調計画をMILPとLBBDで立案し、KOMOで滑らかな動作を生成する手法を提案。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 散在する物体が存在するテーブル表面を拭くための dual-arm 協調計画フレームワーク。 - 一方のアームで物体を再配置し、他方で拭き作業を行うことで、従来は障害物で覆われていた領域へのアクセスを可能にする。 - 拭きと物体再配置の action primitives を構築し、Geo-MILP と KOMO を組み合わせて計画・動作生成を行う。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の表面清掃戦略は自由領域のみをカバーし、障害物を迂回するだけだった。 - 提案手法は物体再配置を明示的に割り当てることで、妨害領域へのアクセスを実現し、到達可能カバレッジを増加させる。 - TAMP ベースラインと比較して、計画時間を最大9倍短縮し、実行 makespan を約40%改善。

3. 技術・手法の肝は?

- 拭きと物体再配置の action primitives を構築。 - Geo-MILP: 幾何認識タスクプランナを Mixed-Integer Linear Programming (MILP) として定式化。 - Logic-Based Benders Decomposition (LBBD) を統合し、行動順序とタイミングを反復最適化して幾何的競合を解消。 - K-Order Markov Optimization (KOMO) を用いて滑らかで衝突のない動作を生成。

4. どうやって有効だと検証した?

- シミュレーションと物理実験を実施。 - 提案フレームワークが妨害領域へのアクセスを可能にし、到達可能カバレッジを増加させることを示した。 - TAMP ベースラインと比較して、計画時間を最大9倍短縮、実行 makespan を約40%改善することを実証。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- Task and Motion Planning (TAMP) ベースライン - Mixed-Integer Linear Programming (MILP) を用いたタスク計画 - Logic-Based Benders Decomposition (LBBD) - K-Order Markov Optimization (KOMO)

※ 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: Pengqi Zhang, Longchang Yu, Daohan Li, Liang Yan, Hangxin Liu

分類: cs.RO

原文アブストラクト

We devise a dual-arm cooperative planning framework for wiping table surface in the presence of scattered objects. Unlike conventional surface-cleaning strategies that only cover free areas and detour around obstacles, our framework explicitly assigns one arm to rearrange objects while the other performs coverage wiping, thereby enabling access to previously obstructed regions. Specifically, we first construct a set of wiping and object-rearrangement action primitives. Based on these primitives, we introduce Geo-MILP, a geometry-aware task planner formulated as Mixed-Integer Linear Programming (MILP). By integrating Logic-Based Benders Decomposition (LBBD), Geo-MILP iteratively optimizes action sequencingand timing to resolve geometric conflicts, promoting efficient cooperation between wiping and object rearrangement. We then employ K-Order Markov Optimization (KOMO) to generate smooth, collision-free motions to ensure feasible execution. Simulation and physical experiments demonstrate that the proposed framework not only increases reachable coverage by enabling access to obstructed areas, but also significantly improves time efficiency compared to Task and Motion Planning (TAMP) baselines, reducing planning time by up to 9 times and execution makespan by approximately 40%.

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PR本紙発行元 EmplifAI