到達可能集合グラフ上の接触リッチSE(2)マニピュレーションのための近似最適大域計画

本論文は、contact-rich manipulation (CRM) における approximately optimal な global planning を実現する新パラダイムを提案する。CRM とは manipulator の任意の表面を物体接触に用いる操作であり、従来の end-effector (fingertip) 依存より効率的・自然な操作を可能にする。提案手法は offline と online の二段階からなる。offline では、starting object orientation と grasp から到達可能な全 object orientations を含む mutual reachable sets の graph を構築する。online ではこの graph 上で計画を行い、local plans を計算・系列化して globally optimized motion を得る。

従来の state-of-the-art model-based planners for CRM は feasibility を重視し optimality を追求していなかったため、CRM の利点を十分に活かせなかった。提案手法は approximately optimal な manipulator plans を計算する点で先行研究と異なる。代表的な contact-rich task において、leading planner と比較して task cost を 61% 削減し、250 queries で 91% の success rate を達成しつつ sub-minute query times を維持した。

技術の肝は二段階の計画パラダイムにある。offline で mutual reachable sets の graph を構築する。各 set は starting object orientation と grasp から到達可能な全 object orientations を含む。online ではこの graph 上で計画し、local plans を計算・系列化することで globally optimized motion を実現する。これにより approximately optimal な manipulator plans を効率的に得る。

challenging かつ representative な contact-rich task において、leading planner と比較して task cost を 61% 削減した。さらに 250 queries に対して 91% の success rate を示し、sub-minute query times を維持した。これにより globally optimized contact-rich manipulation が real-world tasks で実用的であることを示した。

提案手法は approximately optimal な計画を実現し、real-world tasks への実用性を示したが、要旨からは限界や失敗事例、計算複雑性、一般化可能性に関する議論は不明である。また、leading planner の具体的名称や比較条件の詳細も要旨からは不明である。

要旨で参照・比較されている leading planner の具体的名称は不明である。関連手法として、contact-rich manipulation の model-based planning、feasibility 重視の planner、reachable set を用いた planning などが挙げられる。同分野の定番としては sampling-based planning (e.g., RRT) や trajectory optimization が考えられるが、要旨に明示されていないため一般名に留める。