H-MaP: An Iterative and Hybrid Sequential Manipulation Planner

📄 arXiv: 2403.10436v2 📥 PDF

作者: Berk Cicek, Arda Sarp Yenicesu, Cankut Bora Tuncer, Kutay Demiray, Ozgur S. Oguz

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-15 (更新: 2024-11-09)

💡 一句话要点

提出H-MaP以解决复杂序列操作规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 序列操作规划 动态接触模式 混合规划 机器人技术 优化运动规划 复杂任务处理 高维配置空间

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂任务时常面临局部最小值和可扩展性问题，导致性能不足。
  2. H-MaP通过解耦对象轨迹规划与操作规划，采用基于对象的路径点生成和优化运动规划来提升效率。
  3. 实验结果表明，H-MaP在七个多样化任务中表现优越，尤其在高度受限环境中显著提升了操作成功率。

📝 摘要（中文）

本文介绍了H-MaP，一种混合序列操作规划器，旨在解决需要顺序动作和动态接触模式切换的复杂任务。通过对象轨迹规划与操作规划的解耦，H-MaP利用基于对象的路径点生成、信息驱动的接触采样和优化运动规划，降低了配置空间的维度。该架构能够处理工具使用、辅助物体操作和双手协调等挑战性场景。实验结果显示，H-MaP在七个不同任务中表现优于现有方法，尤其是在传统方法因局部最小值或可扩展性问题而失效的高度受限环境中。规划器的有效性通过仿真和真实机器人实验得到了验证。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决复杂的序列操作规划问题，尤其是在动态接触模式切换和高维配置空间中，现有方法往往因局部最小值或可扩展性不足而无法有效应对。

核心思路：H-MaP的核心思路是通过将对象轨迹规划与操作规划解耦，利用基于对象的路径点生成和信息驱动的接触采样来降低配置空间的维度，从而提高规划效率和成功率。

技术框架：H-MaP的整体架构包括三个主要模块：对象轨迹生成、接触模式采样和优化运动规划。首先生成对象的路径点，然后根据这些路径点进行接触模式的采样，最后通过优化算法进行运动规划。

关键创新：H-MaP的主要创新在于其混合规划策略，能够有效处理工具使用和双手协调等复杂场景，这一设计与传统方法相比，显著提高了在高度受限环境中的操作能力。

关键设计：在设计中，H-MaP采用了信息驱动的接触采样策略，结合优化运动规划算法，确保在复杂环境中能够快速找到有效的操作路径。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

H-MaP在七个不同的任务中表现出色，尤其在高度受限环境中，相较于传统方法，其成功率提升了显著的百分比，验证了其在复杂操作中的有效性和可靠性。

🎯 应用场景

H-MaP的研究成果在机器人操作、自动化制造、医疗机器人等领域具有广泛的应用潜力。其高效的序列操作规划能力能够提升机器人在复杂环境中的自主性和灵活性，未来可望推动智能机器人在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

This paper introduces H-MaP, a hybrid sequential manipulation planner that addresses complex tasks requiring both sequential actions and dynamic contact mode switches. Our approach reduces configuration space dimensionality by decoupling object trajectory planning from manipulation planning through object-based waypoint generation, informed contact sampling, and optimization-based motion planning. This architecture enables handling of challenging scenarios involving tool use, auxiliary object manipulation, and bimanual coordination. Experimental results across seven diverse tasks demonstrate H-MaP's superior performance compared to existing methods, particularly in highly constrained environments where traditional approaches fail due to local minima or scalability issues. The planner's effectiveness is validated through both simulation and real-robot experiments.