マニピュレーション2026/11/5arXiv:2611.07726

可動スタッキングとギャップ認識プッシュ転送による双腕卓上整列

Dual-Arm Tabletop Rearrangement with Movable Stacking and Gap-Aware Push Transfers

双腕ロボットで混雑した卓上を整列させるため、境界の衝突しない隙間を見つけて片腕で押し込み非同期に受け渡す手法を提案し、MCTSで計画する。

詳しい要約

1. どんなもの？

- 卓上に散らばる物体を dual-arm ロボットで並べ替える枠組み - movable stacking（可動な積み重ねによるバッファリング）と Gap-Aware Push Transfer を組み合わせる - 共有到達領域を越える物体の受け渡しを非同期に行う - 対象は広い作業空間での clutter な tabletop rearrangement - 計画には MCTS ベースの joint planner を用いる

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

- 従来の inter-arm transfer は固定 handoff 構成に依存 - 交換場所・方法が制約され、両腕の時空間同期を強制 - 密なレイアウトでの柔軟性が低い - 提案法は共有境界を走査して collision-free な transfer gap を選び、push で受け側 workspace へ送る - 両腕の同時インタラクションを不要にする点が差分 - 実験では scene density が上がるほど固定 handoff baseline に対する優位が増すと報告

3. 技術・手法の肝は？

- 共有 boundary を scan し、衝突しない transfer gap を同定 - 物体を選んだ crossing point 付近に置き、receiving workspace へ push して渡す - 両腕の同時把持・同期を要求しない非同期交換 - movable stacking により限られた free space での buffering を可能にする - MCTS ベースの joint planner が両 manipulator を協調させ、buffering と transfer の判断を推論 - 計画後に execution cost で得られた plan を評価

4. どうやって有効だと検証した？

- 実験により提案法が joint execution sequence を短縮することを示す - 固定 handoff baseline と比較 - 密な scene では lower execution cost を達成 - 疎な scene でも competitive と報告 - 具体的なデータセット名・試行回数・評価指標の詳細は要旨からは不明

5. 議論はある？

- scene density が高いほど提案法の利点が増すと議論 - 疎な場面では固定 handoff に対する優位は限定的で competitive にとどまる - execution cost を計画後の評価に用いる点が示されるが、その限界や失敗条件の詳細は要旨からは不明 - 実機実験か simulation かの区別は要旨からは不明

6. 次に読むべき論文は？

- 要旨で比較対象として挙げられる fixed handoff baseline に関する研究 - dual-arm tabletop rearrangement の先行研究 - Monte Carlo Tree Search (MCTS) を用いた task and motion planning 関連研究 - movable stacking / buffering を用いる rearrangement 研究 - push による object transfer（non-prehensile manipulation）関連研究

※ 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: Mohammadreza Firoozalizadeh, Zakiye Rostamirad, Arman Barghi, Ahmad Kalhor, Mohammadreza Nayeri, Mehdi Tale Masouleh

分類: cs.RO

原文アブストラクト

Object rearrangement in cluttered tabletop scenes is challenging, especially in wide workspaces where dual-arm systems improve coverage and efficiency. Limited free space often necessitates buffering, while objects near or across the shared reachability region of the manipulators must be transferred under careful coordination to avoid inter-arm collisions. Conventional inter-arm transfer typically relies on a fixed handoff configuration, which constrains where and how objects are exchanged, enforces spatiotemporal synchronization of the arms, and reduces flexibility in dense layouts. This paper presents a dual-arm rearrangement framework that combines movable stacking with Gap-Aware Push Transfer for asynchronous cross-boundary exchange. The method scans the shared boundary to identify collision-free transfer gaps, places an object near a selected crossing point, and then pushes it into the receiving workspace without requiring simultaneous interaction between the two arms. A joint Monte Carlo Tree Search (MCTS)-based planner coordinates both manipulators while reasoning over buffering and transfer decisions, and execution cost is used after planning to assess the resulting plan. Experiments show that the proposed method shortens joint execution sequences and becomes increasingly advantageous over a fixed handoff baseline as scene density increases, achieving lower execution cost in denser scenes while remaining competitive in lighter ones.

arXivで原文を読む →arXiv概要ページ

可動スタッキングとギャップ認識プッシュ転送による双腕卓上整列

詳しい要約

1. どんなもの？

2. 先行研究と比べてどこがすごい？

3. 技術・手法の肝は？

4. どうやって有効だと検証した？

5. 議論はある？

6. 次に読むべき論文は？

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