モンテカルロ木探索による複数物体の再配置:平面非把持仕分けの事例研究
Multi-Object Rearrangement with Monte Carlo Tree Search:A Case Study on Planar Nonprehensile Sorting
密集した多クラス物体を押してクラスごとに分離する平面仕分けタスクに対し、タスク特化ヒューリスティックを組み込んだモンテカルロ木探索を適用し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
著者: Haoran Song, Joshua A. Haustein, Weihao Yuan, Kaiyu Hang, Michael Yu Wang, Danica Kragic, Johannes A. Stork
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In this work, we address a planar non-prehensile sorting task. Here, a robot needs to push many densely packed objects belonging to different classes into a configuration where these classes are clearly separated from each other. To achieve this, we propose to employ Monte Carlo tree search equipped with a task-specific heuristic function. We evaluate the algorithm on various simulated and real-world sorting tasks. We observe that the algorithm is capable to reliably sort large numbers of convex and non-convex objects, as well as convex objects in the presence of immovable obstacles.
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