論文の概要: Cooperative Task and Motion Planning for Multi-Arm Assembly Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02475v1
- Date: Fri, 4 Mar 2022 18:12:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-07 16:16:39.934232
- Title: Cooperative Task and Motion Planning for Multi-Arm Assembly Systems
- Title（参考訳）: マルチアーム組立システムの協調作業と動作計画
- Authors: Jingkai Chen, Jiaoyang Li, Yijiang Huang, Caelan Garrett, Dawei Sun,
Chuchu Fan, Andreas Hofmann, Caitlin Mueller, Sven Koenig, Brian C. Williams
- Abstract要約: マルチロボット組立システムは、製造においてますます魅力的になりつつある。
それぞれのロボットがアイドルではなく同時に生産されることを保証する方法でこれらのシステムを計画することは困難である。
本稿では,ロボットのチームが複雑な空間構造を組み立てるための安全で低リスクな計画と協調的に計画するタスク・アンド・モーション・プランニング・フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.56644393804845
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Multi-robot assembly systems are becoming increasingly appealing in
manufacturing due to their ability to automatically, flexibly, and quickly
construct desired structural designs. However, effectively planning for these
systems in a manner that ensures each robot is simultaneously productive, and
not idle, is challenging due to (1) the close proximity that the robots must
operate in to manipulate the structure and (2) the inherent structural partial
orderings on when each part can be installed. In this paper, we present a task
and motion planning framework that jointly plans safe, low-makespan plans for a
team of robots to assemble complex spatial structures. Our framework takes a
hierarchical approach that, at the high level, uses Mixed-integer Linear
Programs to compute an abstract plan comprised of an allocation of robots to
tasks subject to precedence constraints and, at the low level, builds on a
state-of-the-art algorithm for Multi-Agent Path Finding to plan collision-free
robot motions that realize this abstract plan. Critical to our approach is the
inclusion of certain collision constraints and movement durations during
high-level planning, which better informs the search for abstract plans that
are likely to be both feasible and low-makespan while keeping the search
tractable. We demonstrate our planning system on several challenging assembly
domains with several (sometimes heterogeneous) robots with grippers or suction
plates for assembling structures with up to 23 objects involving Lego bricks,
bars, plates, or irregularly shaped blocks.
- Abstract（参考訳）: マルチロボット組立システムは、自動的、柔軟に、かつ迅速に望まれる構造設計を構築できるため、製造においてますます魅力的になっている。
しかし、各ロボットが同時に生産的であり、アイドルではないような方法で効果的に計画することは、(1)ロボットが構造を操作するために動作しなければならない近さ、(2)各部品の設置に固有の構造的部分順序のため困難である。
本稿では,ロボットチームが複雑な空間構造を組み立てるための安全かつ低メークスパンプランを共同で計画するタスク・アンド・モーション・プランニング・フレームワークを提案する。
本フレームワークは,高レベルにおいて,ロボットの優先制約対象タスクへの割り当てからなる抽象計画の計算に混合整数線形プログラムを用いる階層的アプローチを採り,低レベルにおいては,この抽象計画を実現する衝突フリーロボット動作計画のための,マルチエージェントパス探索のための最先端アルゴリズムを構築した。
提案手法は, 高レベルの計画において, 一定の衝突制約や移動時間を含めることによって, 探索をトラクタブルに保ちながら, 実現可能かつ低マッシュパンとなる可能性のある抽象的な計画の探索を, より効果的に行えるようにしている。
レゴブロック,バー,プレート,あるいは不規則な形状のブロックを含む最大23個の物体を組み立てるためのグリッパーや吸引板を備えた複数の(時には異種な)ロボットを用いて,いくつかの難易度の高い組立領域における計画システムを示す。
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