Tabletop Object Rearrangement: Structure, Complexity, and Efficient Combinatorial Search-Based Solutions

要約

この論文は、インテリジェントなロボット操作の進歩における基礎的なタスクである、オーバーハンド把握による卓上オブジェクトの再配置 (TORO) のための詳細な構造分析と効率的なアルゴリズム ソリューションを提供します。
限られたワークスペースで複数のオブジェクトを再配置するには、主に 2 つの課題があります。1 つはピック アンド プレイス操作 (TORO の NP 困難な問題) を最小限に抑えるためのアクションの順序付け、もう 1 つは、乱雑な環境内での一時的なオブジェクトの配置 (「バッファ ポーズ」) の決定です。これは不可欠です。
それでいて非常に複雑です。
この研究では、利用可能な外部空き領域を持つ TORO について、一時的な再配置に必要な最小バッファ領域、つまり「実行バッファ サイズ」を調査し、理論的な洞察と正確なアルゴリズムの両方を示します。
外部空きスペースのない TORO では、遅延バッファ検証の概念が導入され、シングルアーム、デュアルアーム、モバイル マニピュレータを含むさまざまなマニピュレータ構成にわたってその効率が評価されます。

要約(オリジナル)

This thesis provides an in-depth structural analysis and efficient algorithmic solutions for tabletop object rearrangement with overhand grasps (TORO), a foundational task in advancing intelligent robotic manipulation. Rearranging multiple objects in a confined workspace presents two primary challenges: sequencing actions to minimize pick-and-place operations – an NP-hard problem in TORO – and determining temporary object placements (‘buffer poses’) within a cluttered environment, which is essential yet highly complex. For TORO with available external free space, this work investigates the minimum buffer space, or ‘running buffer size,’ required for temporary relocations, presenting both theoretical insights and exact algorithms. For TORO without external free space, the concept of lazy buffer verification is introduced, with its efficiency evaluated across various manipulator configurations, including single-arm, dual-arm, and mobile manipulators.

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