Efficiently Manipulating Clutter via Learning and Search-Based Reasoning

📄 arXiv: 2505.08853v1 📥 PDF

作者: Baichuan Huang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-13

备注: PhD Thesis of Baichuan Huang, written under the direction of Prof. Jingjin Yu

💡 一句话要点

提出高效操控杂物的新算法以解决机器人物体重排问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人重排 深度学习 蒙特卡洛树搜索 物体交互 并行计算 高效规划 智能系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在高维规划和复杂物体交互方面存在显著挑战，导致机器人物体重排效率低下。
  2. 论文提出了深度交互预测网络（DIPN）和并行MCTS框架，结合深度学习和树搜索技术以提高操控效率。
  3. 实验结果显示，DIPN在推力动作预测中准确率超过90%，而PMBS框架在特定场景下实现了100%的任务完成率。

📝 摘要（中文）

本论文提出了新颖的算法，以推动机器人物体重排的研究，这是自主系统在仓库自动化和家庭辅助等应用中的关键任务。针对高维规划、复杂物体交互和计算需求等挑战，研究整合了深度学习用于交互预测、树搜索用于动作序列生成，以及并行计算以提高效率。主要贡献包括深度交互预测网络（DIPN），其推测推力动作的准确率超过90%；与蒙特卡洛树搜索（MCTS）的协同集成，实现了在特定挑战场景下100%的非抓取物体检索完成率；以及并行MCTS与批量仿真（PMBS）框架，在保持或提升解的质量的同时，实现了显著的规划速度提升。研究还探索了多样化操控原语的结合，并通过模拟和真实世界实验进行了广泛验证。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决机器人在杂物环境中进行物体重排的高效性问题。现有方法在处理高维规划和复杂物体交互时，往往面临计算资源消耗大和效率低下的痛点。

核心思路：论文的核心思路是通过深度学习和树搜索相结合，利用深度交互预测网络（DIPN）来准确预测物体的推力动作，并通过并行化的树搜索方法提高规划效率。这样的设计旨在克服传统方法在复杂场景下的局限性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：深度交互预测网络（DIPN）用于动作预测，蒙特卡洛树搜索（MCTS）用于动作序列生成，以及并行MCTS与批量仿真（PMBS）框架用于提升计算效率。

关键创新：最重要的技术创新点在于DIPN的引入，使得推力动作预测的准确率超过90%，以及PMBS框架的开发，实现了在特定挑战场景下100%的任务完成率。这些创新显著提升了物体重排的效率和成功率。

关键设计：在DIPN中，采用了特定的网络结构和损失函数，以优化推力动作的预测精度。同时，PMBS框架通过批量仿真技术，减少了计算时间，确保在复杂场景下仍能快速生成高质量的解决方案。

📊 实验亮点

实验结果表明，DIPN在推力动作预测中的准确率超过90%，而结合MCTS的非抓取物体检索在特定挑战场景下实现了100%的完成率。此外，PMBS框架在规划速度上实现了显著提升，确保了解的质量不降低。

🎯 应用场景

该研究在仓库自动化、家庭服务机器人等领域具有广泛的应用潜力。通过提高机器人在杂物环境中的操控能力，能够显著提升自主系统的工作效率和实用性，未来可能推动智能家居和物流行业的进一步发展。

📄 摘要（原文）

This thesis presents novel algorithms to advance robotic object rearrangement, a critical task for autonomous systems in applications like warehouse automation and household assistance. Addressing challenges of high-dimensional planning, complex object interactions, and computational demands, our work integrates deep learning for interaction prediction, tree search for action sequencing, and parallelized computation for efficiency. Key contributions include the Deep Interaction Prediction Network (DIPN) for accurate push motion forecasting (over 90% accuracy), its synergistic integration with Monte Carlo Tree Search (MCTS) for effective non-prehensile object retrieval (100% completion in specific challenging scenarios), and the Parallel MCTS with Batched Simulations (PMBS) framework, which achieves substantial planning speed-up while maintaining or improving solution quality. The research further explores combining diverse manipulation primitives, validated extensively through simulated and real-world experiments.