ASAP: Automated Sequence Planning for Complex Robotic Assembly with Physical Feasibility

要約

複雑な製品の自動組立には、多くの部品を一緒に組み立てる物理的に実行可能な一連の動作を自動的に計画できるシステムが必要です。
この論文では、一般的な形状のアセンブリに対してそのようなシーケンスを自動的に生成する物理ベースの計画アプローチである ASAP を紹介します。
ASAP では、重力を考慮して、保持される部品の数と支持面が限られた状態で各サブアセンブリが物理的に安定するシーケンスを設計します。
効率的なツリー検索アルゴリズムを適用して、このようなアセンブリ順序を決定する組み合わせの複雑さを軽減します。
検索は、幾何学的ヒューリスティックまたはシミュレーション ラベルを使用してデータ上でトレーニングされたグラフ ニューラル ネットワークによってガイドできます。
最後に、数百の複雑な製品アセンブリからなる大規模なデータセット上で物理的に現実的なアセンブリ順序計画を生成する際の ASAP の優れたパフォーマンスを示します。
さらに、シミュレーションと現実世界のロボット設定の両方における ASAP の適用性を実証します。
プロジェクト Web サイト: asap.csail.mit.edu

要約(オリジナル)

The automated assembly of complex products requires a system that can automatically plan a physically feasible sequence of actions for assembling many parts together. In this paper, we present ASAP, a physics-based planning approach for automatically generating such a sequence for general-shaped assemblies. ASAP accounts for gravity to design a sequence where each sub-assembly is physically stable with a limited number of parts being held and a support surface. We apply efficient tree search algorithms to reduce the combinatorial complexity of determining such an assembly sequence. The search can be guided by either geometric heuristics or graph neural networks trained on data with simulation labels. Finally, we show the superior performance of ASAP at generating physically realistic assembly sequence plans on a large dataset of hundreds of complex product assemblies. We further demonstrate the applicability of ASAP on both simulation and real-world robotic setups. Project website: asap.csail.mit.edu

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