双腕ロボットによる卓上物体再配置の効率的なタスクプランニング
Toward Efficient Task Planning for Dual-Arm Tabletop Object Rearrangement
双腕ロボットで非単調な卓上物体再配置を行うため、物体間の依存関係や受け渡しを考慮したタスクプランニング手法を開発し、貪欲法や単純並列化より大幅な時間短縮を実現した。
著者: Kai Gao, Jingjin Yu
分類: cs.RO, cs.AI
原文アブストラクト
We investigate the problem of coordinating two robot arms to solve non-monotone tabletop multi-object rearrangement tasks. In a non-monotone rearrangement task, complex object-object dependencies exist that require moving some objects multiple times to solve an instance. In working with two arms in a large workspace, some objects must be handed off between the robots, which further complicates the planning process. For the challenging dual-arm tabletop rearrangement problem, we develop effective task planning algorithms for scheduling the pick-n-place sequence that can be properly distributed between the two arms. We show that, even without using a sophisticated motion planner, our method achieves significant time savings in comparison to greedy approaches and naive parallelization of single-robot plans.
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