Constant-time Motion Planning with Anytime Refinement for Manipulation
作者: Itamar Mishani, Hayden Feddock, Maxim Likhachev
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2023-11-01 (更新: 2024-08-09)
期刊: 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 10337-10343
DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10611675
💡 一句话要点
提出常量时间运动规划与随时优化相结合的方法以解决机器人操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 运动规划 机器人操纵 常量时间算法 随时优化 自主系统 复杂环境 实时应用
📋 核心要点
- 现有的运动规划方法在复杂环境中面临障碍物规避和约束满足的挑战，导致规划效率低下。
- 本文提出了一种随时优化的方法，与常量时间运动规划算法结合，快速生成初始方案并逐步优化。
- 通过仿真和实际应用，验证了该方法在机器人操纵任务中的有效性，提升了运动规划的质量和效率。
📝 摘要（中文）
机器人操纵器在未来自主系统中至关重要，但对其自主性的信任不足使其局限于刚性、特定任务的系统。运动规划常常成为实现可靠和适应性自主的瓶颈。本文提出了一种结合常量时间运动规划（CTMP）和随时优化的方法，能够在用户定义的时间阈值内快速生成初始解决方案，并在分配的时间预算内迭代优化解决方案质量。该方法在6自由度机器人操纵器的仿真和实际演示中得到了验证，显示出其在时间关键任务中的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人操纵器在复杂环境中运动规划效率低下的问题。现有的常量时间运动规划方法虽然能保证在用户定义的时间内生成方案，但往往无法充分利用额外的规划时间进行优化。
核心思路：提出的随时优化方法与常量时间运动规划相结合，首先快速生成初始解决方案，然后在分配的时间内迭代改进方案质量，从而在保证快速生成的同时追求更优解。
技术框架：该方法包括两个主要阶段：预处理阶段用于构建数据结构以支持在线规划，在线阶段则快速生成初始方案并进行随时优化。
关键创新：最重要的创新在于将常量时间运动规划与随时优化相结合，形成了一种新的框架，能够在保证快速响应的同时逐步提升解决方案的质量。
关键设计：在设计中，设置了用户定义的时间阈值以控制初始方案生成的速度，并通过迭代过程优化方案质量，确保在时间预算内实现收敛到最优解。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在6自由度机器人操纵器的应用中，能够在用户定义的时间内快速生成初始方案，并在后续优化中显著提升解决方案质量。与传统方法相比，优化后的方案在效率和可靠性上均有明显改善，展示了该方法的实用性和有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业自动化、服务机器人和自主驾驶等场景。通过提高机器人在复杂环境中的运动规划能力，能够显著提升其自主性和适应性，推动智能制造和智能服务的发展。未来，该方法有望在更多实时应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Robotic manipulators are essential for future autonomous systems, yet limited trust in their autonomy has confined them to rigid, task-specific systems. The intricate configuration space of manipulators, coupled with the challenges of obstacle avoidance and constraint satisfaction, often makes motion planning the bottleneck for achieving reliable and adaptable autonomy. Recently, a class of constant-time motion planners (CTMP) was introduced. These planners employ a preprocessing phase to compute data structures that enable online planning provably guarantee the ability to generate motion plans, potentially sub-optimal, within a user defined time bound. This framework has been demonstrated to be effective in a number of time-critical tasks. However, robotic systems often have more time allotted for planning than the online portion of CTMP requires, time that can be used to improve the solution. To this end, we propose an anytime refinement approach that works in combination with CTMP algorithms. Our proposed framework, as it operates as a constant time algorithm, rapidly generates an initial solution within a user-defined time threshold. Furthermore, functioning as an anytime algorithm, it iteratively refines the solution's quality within the allocated time budget. This enables our approach to strike a balance between guaranteed fast plan generation and the pursuit of optimization over time. We support our approach by elucidating its analytical properties, showing the convergence of the anytime component towards optimal solutions. Additionally, we provide empirical validation through simulation and real-world demonstrations on a 6 degree-of-freedom robot manipulator, applied to an assembly domain.