Diagrammatic Instructions to Specify Spatial Objectives and Constraints with Applications to Mobile Base Placement

要約

このペーパーでは、人間のオペレーターが作業環境の空間領域に関連する目的と制約を指定するためのアプローチである空間ダイアグラム指示 (SDI) を紹介します。
人間のオペレーターは、目的と制約に対応する領域をカメラ画像上に直接スケッチすることができます。
これらのスケッチは 3D 空間座標に投影され、連続的な空間命令マップ (SIM) がそれらに基づいて学習されます。
これらのマップは、ロボットのタスクの最適化問題に統合できます。
特に、特定のタスクを容易にするためにマニピュレータを配置する最適な場所に関するモバイル マニピュレータのベース配置問題を解決するために、空間図的命令をどのように適用できるかを示します。
人間のオペレータは、スケッチを介して、操作タスクの対象空間領域とモバイル マニピュレータの許容領域を指定できます。
次に、許容領域内に留まりながら、指定された関心領域に対するマニピュレータの到達可能性、つまりカバレッジを最大化する最適化問題が解決されます。
私たちは広範な経験的評価を提供し、空間命令マップの定式化がユーザー指定の図的命令を正確に表現することを示しています。
さらに、モバイル基地配置問題に対する図式的なアプローチにより、より高品質のソリューションとより高速な実行時間が可能になることを実証します。

要約(オリジナル)

This paper introduces Spatial Diagrammatic Instructions (SDIs), an approach for human operators to specify objectives and constraints that are related to spatial regions in the working environment. Human operators are enabled to sketch out regions directly on camera images that correspond to the objectives and constraints. These sketches are projected to 3D spatial coordinates, and continuous Spatial Instruction Maps (SIMs) are learned upon them. These maps can then be integrated into optimization problems for tasks of robots. In particular, we demonstrate how Spatial Diagrammatic Instructions can be applied to solve the Base Placement Problem of mobile manipulators, which concerns the best place to put the manipulator to facilitate a certain task. Human operators can specify, via sketch, spatial regions of interest for a manipulation task and permissible regions for the mobile manipulator to be at. Then, an optimization problem that maximizes the manipulator’s reachability, or coverage, over the designated regions of interest while remaining in the permissible regions is solved. We provide extensive empirical evaluations, and show that our formulation of Spatial Instruction Maps provides accurate representations of user-specified diagrammatic instructions. Furthermore, we demonstrate that our diagrammatic approach to the Mobile Base Placement Problem enables higher quality solutions and faster run-time.

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