ReloPush: Multi-object Rearrangement in Confined Spaces with a Nonholonomic Mobile Robot Pusher

要約

非致死的に制約されたモバイルロボットを使用したプッシュベースのマルチオブジェクト再配置計画に焦点を当てています。
同時幾何学、運動学、および物理学の制約により、この問題は特に困難になります。
再配置計画に関する以前の作業は、しばしば、器用なハードウェア、プレヘンシル操作、またはまばらに占有されているワークスペースを仮定することにより、これらの制約の一部を緩和します。
私たちの重要な洞察は、これらの制約を統一された表現にキャプチャすることにより、環境を有利に変更することにより、抑制されたロボットに困難な問題インスタンスに取り組むことができるということです。
この目的のために、プッシュトラバース性グラフを導入します。その頂点は、ロボットがオブジェクトからプッシュできるポーズを表し、エッジはそれらの間の最適で運動的に実行可能で、安定した遷移を表します。
このグラフに基づいて、複雑なマルチオブジェクト再配置タスクを入力し、それを単一オブジェクトプッシュタスクのシーケンスに分割するグラフベースの計画フレームワークであるRelopushを開発します。
1/10スケールのロボットレースカーを使用して、最大9つのオブジェクトを備えた密集したワークスペースの再配置を含む、一連の挑戦的なシナリオ全体でリロップラッシュを評価します。
ReLopushは、提案されたグラフ構造を欠いている2つのベースラインと比較して、実行時間の低下とオブジェクト接触の損失の減少で証明された、現実の世界では、数桁の速度が速くなり、大幅に堅牢な実行を示します。

要約(オリジナル)

We focus on push-based multi-object rearrangement planning using a nonholonomically constrained mobile robot. The simultaneous geometric, kinematic, and physics constraints make this problem especially challenging. Prior work on rearrangement planning often relaxes some of these constraints by assuming dexterous hardware, prehensile manipulation, or sparsely occupied workspaces. Our key insight is that by capturing these constraints into a unified representation, we could empower a constrained robot to tackle difficult problem instances by modifying the environment in its favor. To this end, we introduce a Push-Traversability graph, whose vertices represent poses that the robot can push objects from, and edges represent optimal, kinematically feasible, and stable transitions between them. Based on this graph, we develop ReloPush, a graph-based planning framework that takes as input a complex multi-object rearrangement task and breaks it down into a sequence of single-object pushing tasks. We evaluate ReloPush across a series of challenging scenarios, involving the rearrangement of densely cluttered workspaces with up to nine objects, using a 1/10-scale robot racecar. ReloPush exhibits orders of magnitude faster runtimes and significantly more robust execution in the real world, evidenced in lower execution times and fewer losses of object contact, compared to two baselines lacking our proposed graph structure.

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