論文の概要: MANER: Multi-Agent Neural Rearrangement Planning of Objects in Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06543v2
• Date: Sat, 4 Nov 2023 13:47:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 22:03:37.176934
• Title: MANER: Multi-Agent Neural Rearrangement Planning of Objects in Cluttered Environments
• Title（参考訳）: MANER: クラッタ環境における物体のマルチエージェントニューラルアレンジメント計画
• Authors: Vivek Gupta, Praphpreet Dhir, Jeegn Dani, Ahmed H. Qureshi
• Abstract要約: 本稿では,マルチエージェントオブジェクトアレンジメント計画のための学習ベースのフレームワークを提案する。 複雑な環境におけるタスクシークエンシングとパス計画の課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.15681999722805
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object rearrangement is a fundamental problem in robotics with various practical applications ranging from managing warehouses to cleaning and organizing home kitchens. While existing research has primarily focused on single-agent solutions, real-world scenarios often require multiple robots to work together on rearrangement tasks. This paper proposes a comprehensive learning-based framework for multi-agent object rearrangement planning, addressing the challenges of task sequencing and path planning in complex environments. The proposed method iteratively selects objects, determines their relocation regions, and pairs them with available robots under kinematic feasibility and task reachability for execution to achieve the target arrangement. Our experiments on a diverse range of simulated and real-world environments demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed framework. Furthermore, results indicate improved performance in terms of traversal time and success rate compared to baseline approaches.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの並べ替えはロボット工学における根本的な問題であり、倉庫の管理から家庭のキッチンの清掃、整理まで様々な応用が考えられる。 既存の研究は主に単一エージェントのソリューションに焦点を当てているが、現実のシナリオでは複数のロボットが並べ替え作業を行う必要がある。 本稿では,複雑な環境におけるタスクシーケンシングと経路計画の課題に対処する,マルチエージェントオブジェクト再構成計画のための総合的な学習ベースフレームワークを提案する。 提案手法は,オブジェクトを反復的に選択し,その転置領域を判定し,目標配置を達成するためのキネマティック実現性とタスク到達性を備えたロボットとペアリングする。 シミュレーションおよび実世界の多様な環境における実験により,提案フレームワークの有効性とロバスト性を実証した。 さらに, トラバース時間と成功率に関して, ベースラインアプローチと比較して, 性能が向上したことを示す。

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