論文の概要: ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22575v1
• Date: Sat, 27 Dec 2025 12:24:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.533417
• Title: ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation
• Title（参考訳）: ParaMaP:リアクティブロボットマニピュレーションのための並列マッピングと衝突のない運動計画
• Abstract要約: 未知の環境でのロボット操作には、リアルタイムおよび衝突のないモーションプランニングが依然として困難である。 本研究では,Euclidean Distance Transform(EDT)に基づく環境表現をサンプリングベースモデル予測制御(SMPC)プランナと密に統合する並列マッピングと動作計画フレームワークを提案する。 提案手法の有効性は, 7-DoFロボットマニピュレータを用いた広範囲なシミュレーションと実世界の実験により検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.260700135265267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time and collision-free motion planning remains challenging for robotic manipulation in unknown environments due to continuous perception updates and the need for frequent online replanning. To address these challenges, we propose a parallel mapping and motion planning framework that tightly integrates Euclidean Distance Transform (EDT)-based environment representation with a sampling-based model predictive control (SMPC) planner. On the mapping side, a dense distance-field-based representation is constructed using a GPU-based EDT and augmented with a robot-masked update mechanism to prevent false self-collision detections during online perception. On the planning side, motion generation is formulated as a stochastic optimization problem with a unified objective function and efficiently solved by evaluating large batches of candidate rollouts in parallel within a SMPC framework, in which a geometrically consistent pose tracking metric defined on SE(3) is incorporated to ensure fast and accurate convergence to the target pose. The entire mapping and planning pipeline is implemented on the GPU to support high-frequency replanning. The effectiveness of the proposed framework is validated through extensive simulations and real-world experiments on a 7-DoF robotic manipulator. More details are available at: https://zxw610.github.io/ParaMaP.
• Abstract（参考訳）: 知覚の継続的な更新と頻繁なオンラインリプランニングの必要性により、未知の環境でのロボット操作において、リアルタイムおよび衝突のないモーションプランニングは依然として困難である。 これらの課題に対処するために,Euclidean Distance Transform (EDT) ベースの環境表現をサンプリングベースモデル予測制御 (SMPC) プランナと密に統合する並列マッピングと動作計画フレームワークを提案する。 マッピング側では、高密度距離場に基づく表現をGPUベースのEDTを用いて構築し、ロボットマザード更新機構で強化することにより、オンライン知覚中の偽の自己衝突検出を防止する。 計画面では、目的関数を統一した確率的最適化問題として運動生成を定式化し、SE(3)上に定義された幾何的に一貫したポーズトラッキングメトリックを組み込んだSMPCフレームワーク内で、多数の候補ロールアウトを並列に評価することにより、目標ポーズへの高速かつ正確な収束を保証する。 マッピングと計画パイプライン全体がGPU上に実装され、高周波リプランニングをサポートする。 提案手法の有効性は, 7-DoFロボットマニピュレータを用いた広範囲なシミュレーションと実世界の実験により検証した。 詳細は、https://zxw610.github.io/ParaMaP.com/https://zxw610.github.io

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