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

要約

この論文は、インテリジェントロボット操作を進めるための基本的なタスクであるオーバーハンドグラップ（TORO）を使用した卓上オブジェクトの再配置のための詳細な構造解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。
閉じ込め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と、2つの主要な課題が提示されます。ピックアンドプレイス操作を最小限に抑えるためのシーケンスアクション – トロのNPハード問題 – と散らかった環境内で一時的なオブジェクト配置（「バッファーポーズ」）を決定することは、これが不可欠です。
しかし、非常に複雑です。
利用可能な外部空きスペースを持つToroの場合、この作業では、一時的な再配置に必要な最小バッファースペース、または「ランニングバッファサイズ」を調査し、理論的洞察と正確なアルゴリズムの両方を提示します。
外部の自由空間のないToroの場合、怠zyなバッファー検証の概念が導入され、その効率は、単腕、デュアルアーム、モバイルマニピュレーターなどのさまざまなマニピュレーター構成で評価されます。

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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