連続移動マニピュレーションの効率性と信頼性の調和
Synergizing Efficiency and Reliability for Continuous Mobile Manipulation
人間のように連続した移動マニピュレーションタスクを効率的かつ信頼性高く実行するための統合フレームワークを提案した。信頼性を考慮した軌道プランナーと位相依存の切替制御を組み合わせ、不確実性下での実世界評価で有効性を示した。
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？
※ 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: Chengkai Wu, Ruilin Wang, Yixin Zeng, Jiayuan Wang, Mingjie Zhang, Guiyong Zheng, Qun Niu, Juepeng Zheng, Jun Ma, Boyu Zhou
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Humans seamlessly fuse anticipatory planning with immediate feedback to perform successive mobile manipulation tasks without stopping, achieving both high efficiency and reliability. Replicating this fluid and reliable behavior in robots remains fundamentally challenging, not only due to conflicts between long-horizon planning and real-time reactivity, but also because excessively pursuing efficiency undermines reliability in uncertain environments: it impairs stable perception and the potential for compensation, while also increasing the risk of unintended contact. In this work, we present a unified framework that synergizes efficiency and reliability for continuous mobile manipulation. It features a reliability-aware trajectory planner that embeds essential elements for reliable execution into spatiotemporal optimization, generating efficient and reliability-promising global trajectories. It is coupled with a phase-dependent switching controller that seamlessly transitions between global trajectory tracking for efficiency and task-error compensation for reliability. We also investigate a hierarchical initialization that facilitates online replanning despite the complexity of long-horizon planning problems. Real-world evaluations demonstrate that our approach enables efficient and reliable completion of successive tasks under uncertainty (e.g., dynamic disturbances, perception and control errors). Moreover, the framework generalizes to tasks with diverse end-effector constraints. Compared with state-of-the-art baselines, our method consistently achieves the highest efficiency while improving the task success rate by 26.67\%--81.67\%. Comprehensive ablation studies further validate the contribution of each component. The source code will be released.
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