Toward Holistic Planning and Control Optimization for Dual-Arm Rearrangement

要約

長期タスクおよび動作計画 (TAMP) は、インターリーブされた (離散的) タスクと (連続的) 動作計画フェーズの間の緊密な結合により、最適な解決はおろか、解決することが難しいことで知られています。各フェーズは、それ自体が NP であることがよくあります。
-ハード、または PSPACE レベルのハードな計算チャレンジ。
この研究では、高度に制約された卓上の複数オブジェクトの再配置問題を解決するために、2 本のアームが近接して動作する実際の双腕システムのタスクおよび動作計画を共同で最適化するという、さらに困難な目標に取り組みます。
それに向けて、タスク計画のための新しいサンプリング手法と最先端の軌道最適化手法を組み合わせた、緊密に統合された計画および制御最適化パイプラインである Makespan-Optimized Dual-Arm Planner (MODAP) を構築します。
以前の最先端技術と比較して、MODAP は双腕システムをより適切に調整するタスクおよびモーション プランを生成し、実行時間の大幅な改善を実現すると同時に、結果として得られる時間パラメータ化された軌道が指定された加速度およびジャーク制限に確実に準拠することを保証します。

要約(オリジナル)

Long-horizon task and motion planning (TAMP) is notoriously difficult to solve, let alone optimally, due to the tight coupling between the interleaved (discrete) task and (continuous) motion planning phases, where each phase on its own is frequently an NP-hard or even PSPACE-hard computational challenge. In this study, we tackle the even more challenging goal of jointly optimizing task and motion plans for a real dual-arm system in which the two arms operate in close vicinity to solve highly constrained tabletop multi-object rearrangement problems. Toward that, we construct a tightly integrated planning and control optimization pipeline, Makespan-Optimized Dual-Arm Planner (MODAP) that combines novel sampling techniques for task planning with state-of-the-art trajectory optimization techniques. Compared to previous state-of-the-art, MODAP produces task and motion plans that better coordinate a dual-arm system, delivering significantly improved execution time improvements while simultaneously ensuring that the resulting time-parameterized trajectory conforms to specified acceleration and jerk limits.

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