Budget-optimal multi-robot layout design for box sorting

要約

ロボットシステムは、運用効率を向上させるためにロジスティクス業界で日常的に使用されていますが、ロボットワークスペースの設計は複雑で手動タスクのままであり、システムの柔軟性を変化する需要に対する柔軟性を制限しています。
このペーパーは、計算フレームワークを提案して、特定の入力場所と出力位置からパッケージを並べ替えるために固定ロボットをフロアグリッドに選択的に配置することにより、予算最大化レイアウトを生成するための計算フレームワークを提案することにより、ロボットワークスペースの設計を自動化することを目的としています。
モーションの実現可能性を確保しながらハードウェアの予算を最小限に抑える適切なレイアウトを見つけることは、非凸モーションの制約を伴う挑戦的な組み合わせの問題です。
ネットワークフローの制約を条件として、レイアウト計画をサブグラフ最適化問題としてモデル化する新しい最適化ベースのアプローチを提案します。
私たちの中心的な洞察は、運動学的到達可能性グラフを事前に計算して、このグラウンドグラフに最適なレイアウトを抽出することにより、レイアウト最適化からのモーションの制約を抽象化することです。
簡単なタスクの割り当てとモーション計画手法を提案することにより、アプローチのモーションの実現可能性を検証します。
さまざまなグリッド解像度と出力の数の問題に関するアルゴリズムをベンチマークし、ヒューリスティック検索アルゴリズムよりもメモリ効率の改善を示します。

要約(オリジナル)

Robotic systems are routinely used in the logistics industry to enhance operational efficiency, but the design of robot workspaces remains a complex and manual task, which limits the system’s flexibility to changing demands. This paper aims to automate robot workspace design by proposing a computational framework to generate a budget-minimizing layout by selectively placing stationary robots on a floor grid to sort packages from given input and output locations. Finding a good layout that minimizes the hardware budget while ensuring motion feasibility is a challenging combinatorial problem with nonconvex motion constraints. We propose a new optimization-based approach that models layout planning as a subgraph optimization problem subject to network flow constraints. Our core insight is to abstract away motion constraints from the layout optimization by precomputing a kinematic reachability graph and then extract the optimal layout on this ground graph. We validate the motion feasibility of our approach by proposing a simple task assignment and motion planning technique. We benchmark our algorithm on problems with various grid resolutions and number of outputs and show improvements in memory efficiency over a heuristic search algorithm.

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