論文の概要: ASAP: Automated Sequence Planning for Complex Robotic Assembly with Physical Feasibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16909v2
• Date: Thu, 29 Feb 2024 07:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 18:29:23.974879
• Title: ASAP: Automated Sequence Planning for Complex Robotic Assembly with Physical Feasibility
• Title（参考訳）: ASAP: 複雑なロボット組立のための物理的可能性を考慮した自動シーケンス計画
• Authors: Yunsheng Tian, Karl D.D. Willis, Bassel Al Omari, Jieliang Luo, Pingchuan Ma, Yichen Li, Farhad Javid, Edward Gu, Joshua Jacob, Shinjiro Sueda, Hui Li, Sachin Chitta and Wojciech Matusik
• Abstract要約: 本稿では,一般型アセンブリのシーケンスを自動生成する物理ベースの計画手法であるASAPを提案する。 サーチは、シミュレーションラベルでデータに基づいてトレーニングされた幾何学的またはグラフニューラルネットワークによってガイドすることができる。 数百の複雑な製品集合体からなる大規模データセット上で, 物理的に現実的な組み立て計画を生成する上で, ASAPの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.424678100675163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 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
• Abstract（参考訳）: 複雑な製品の自動組み立てには、多くの部品を組み立てる物理的に実現可能な一連のアクションを自動的に計画するシステムが必要である。 本稿では,一般型アセンブリを自動生成する物理ベースの計画手法であるASAPを提案する。 ASAPは、各サブアセンブリが物理的に安定し、限られた数の部品が保持され、支持面が保持されるシーケンスを設計するための重力を説明できる。 効率的な木探索アルゴリズムを応用し,このような集合列の決定の組合せ複雑性を低減した。 探索は、幾何学的ヒューリスティックスまたはシミュレーションラベルでデータに基づいて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することができる。 最後に, 数百の複雑な製品集合体からなる大規模データセット上で, 物理的に現実的な組み立てシーケンス計画を生成する上で, ASAPの優れた性能を示す。 さらに,シミュレーションと実世界のロボット環境におけるASAPの適用性を示す。 プロジェクトウェブサイト: asap.csail.mit.edu

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