論文の概要: RoboPARA: Dual-Arm Robot Planning with Parallel Allocation and Recomposition Across Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06683v1
• Date: Sat, 07 Jun 2025 06:46:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.428963
• Title: RoboPARA: Dual-Arm Robot Planning with Parallel Allocation and Recomposition Across Tasks
• Title（参考訳）: RoboPARA: タスク間の並列配置と再分割によるデュアルアームロボット計画
• Authors: Shiying Duan, Pei Ren, Nanxiang Jiang, Zhengping Che, Jian Tang, Yifan Sun, Zhaoxin Fan, Wenjun Wu,
• Abstract要約: デュアルアームタスク並列化計画のための新しい大規模言語モデル(LLM)駆動フレームワークを提案する。 RoboPARAは、依存グラフベースのプランニング候補生成とグラフリトラバーサルベースのデュアルアーム並列プランニングという2段階のプロセスを採用している。 X-DAPTデータセットは、様々なシナリオと難易度でデュアルアームタスク並列性を評価するために特別に設計された最初のデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.2075114201037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dual-arm robots play a crucial role in improving efficiency and flexibility in complex multitasking scenarios. While existing methods have achieved promising results in task planning, they often fail to fully optimize task parallelism, limiting the potential of dual-arm collaboration. To address this issue, we propose RoboPARA, a novel large language model (LLM)-driven framework for dual-arm task parallelism planning. RoboPARA employs a two-stage process: (1) Dependency Graph-based Planning Candidates Generation, which constructs directed acyclic graphs (DAGs) to model task dependencies and eliminate redundancy, and (2) Graph Re-Traversal-based Dual-Arm Parallel Planning, which optimizes DAG traversal to maximize parallelism while maintaining task coherence. In addition, we introduce the Cross-Scenario Dual-Arm Parallel Task dataset (X-DAPT dataset), the first dataset specifically designed to evaluate dual-arm task parallelism across diverse scenarios and difficulty levels. Extensive experiments on the X-DAPT dataset demonstrate that RoboPARA significantly outperforms existing methods, achieving higher efficiency and reliability, particularly in complex task combinations. The code and dataset will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: デュアルアームロボットは複雑なマルチタスクシナリオにおいて効率と柔軟性を向上させる上で重要な役割を果たす。 既存の手法はタスク計画において有望な結果を得たが、しばしばタスク並列性を完全に最適化できず、デュアルアームコラボレーションの可能性を制限する。 この問題に対処するため、両腕タスク並列化計画のための新しい大規模言語モデル(LLM)駆動フレームワークであるRoboPARAを提案する。 依存グラフに基づく計画候補生成は,タスク依存をモデル化し,冗長性を排除するための非循環グラフ(DAG)の構築と,タスクコヒーレンスを維持しながらDAGトラバーサルを最大限に最適化するグラフ再トラバーサルベースのデュアルアーム並列計画(Dual-Arm Parallel Planning)である。 さらに,多種多様なシナリオと難易度にまたがるデュアルアームタスク並列性を評価するために設計された最初のデータセットであるCross-Scenario Dual-Arm Parallel Task dataset (X-DAPT dataset)を紹介した。 X-DAPTデータセットの大規模な実験により、RoboPARAは既存の手法を著しく上回り、特に複雑なタスクの組み合わせにおいて高い効率と信頼性を達成することが示された。 コードとデータセットは受理時にリリースされる。

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