COMPASS: Confined-space Manipulation Planning with Active Sensing Strategy

📄 arXiv: 2509.14787v1 📥 PDF

作者: Qixuan Li, Chen Le, Dongyue Huang, Jincheng Yu, Xinlei Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出COMPASS框架，解决受限空间内基于主动感知的操作规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 受限空间操作 主动感知 操作规划 多目标优化 机器人探索

📋 核心要点

  1. 受限空间操作面临部分可观测性和复杂配置空间的挑战，现有方法难以兼顾安全探索和高效操作。
  2. COMPASS框架通过近场感知扫描降低碰撞风险，并利用多目标效用函数选择最佳视点，优化操作姿势。
  3. 实验表明，COMPASS在模拟环境中操作成功率提升24.25%，并在真实环境中验证了其主动感知和操作能力。

📝 摘要（中文）

在受限和杂乱环境中进行操作是一个重大挑战，因为存在部分可观察性和复杂的配置空间。在这种环境中进行有效的操作需要一种智能的探索策略，以安全地理解场景并搜索目标。本文提出了COMPASS，一个多阶段探索和操作框架，其特点是具有操作感知的基于采样的规划器。首先，我们通过近场感知扫描来构建局部碰撞地图，从而降低碰撞风险。此外，我们采用多目标效用函数来寻找既信息丰富又有助于后续操作的视点。而且，我们执行约束操作优化策略来生成尊重障碍约束的操作姿势。为了系统地评估该方法在这些困难下的性能，我们提出了一个包含四个级别挑战性场景的受限空间探索和操作的基准。与为其他机器人设计且仅考虑信息增益的探索方法相比，我们的框架在模拟中将操作成功率提高了24.25%。真实世界的实验证明了我们的方法在受限环境中进行主动感知和操作的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决受限空间内的机器人操作规划问题。现有方法通常只关注信息增益，忽略了操作的难易程度，导致探索过程可能选择不利于后续操作的视点，或者无法生成满足约束的操作姿势。此外，受限空间内的碰撞风险也使得安全探索成为一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是设计一个操作感知的探索和操作框架，该框架能够综合考虑信息增益和操作可行性，从而选择最佳的视点和操作姿势。通过近场感知扫描降低碰撞风险，并采用多目标优化方法来平衡探索和操作的需求。

技术框架：COMPASS框架包含以下几个主要阶段：1) 近场感知扫描：利用传感器获取机器人周围环境的局部碰撞地图，降低碰撞风险。2) 视点选择：采用多目标效用函数来评估不同视点的价值，该函数综合考虑了信息增益和操作可行性。3) 操作姿势优化：执行约束操作优化策略，生成满足障碍约束的操作姿势。4) 运动规划：利用采样算法规划从当前位置到目标操作姿势的无碰撞路径。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个操作感知的探索策略，该策略能够同时考虑信息增益和操作可行性。与传统的只关注信息增益的探索方法相比，该策略能够更有效地选择有利于后续操作的视点，从而提高操作成功率。此外，论文还提出了一个约束操作优化策略，能够生成满足障碍约束的操作姿势。

关键设计：多目标效用函数的设计是关键。该函数需要平衡信息增益和操作可行性两个目标。论文中具体采用了加权和的方式，其中权重参数需要根据具体任务进行调整。此外，约束操作优化策略也需要仔细设计，以确保生成的姿势满足障碍约束，同时尽可能接近期望的姿势。

📊 实验亮点

实验结果表明，COMPASS框架在模拟环境中将操作成功率提高了24.25%，优于传统的只考虑信息增益的探索方法。此外，真实世界的实验也验证了该方法在受限环境中进行主动感知和操作的能力。该方法在四个不同难度的受限空间探索和操作基准测试中表现出色，证明了其鲁棒性和泛化能力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种受限空间内的机器人操作任务，例如：灾后救援、管道检修、医疗手术等。通过主动感知和操作规划，机器人能够在复杂和危险的环境中完成任务，提高效率和安全性。未来，该技术有望进一步推广到更广泛的领域，例如：智能家居、自动化生产等。

📄 摘要（原文）

Manipulation in confined and cluttered environments remains a significant challenge due to partial observability and complex configuration spaces. Effective manipulation in such environments requires an intelligent exploration strategy to safely understand the scene and search the target. In this paper, we propose COMPASS, a multi-stage exploration and manipulation framework featuring a manipulation-aware sampling-based planner. First, we reduce collision risks with a near-field awareness scan to build a local collision map. Additionally, we employ a multi-objective utility function to find viewpoints that are both informative and conducive to subsequent manipulation. Moreover, we perform a constrained manipulation optimization strategy to generate manipulation poses that respect obstacle constraints. To systematically evaluate method's performance under these difficulties, we propose a benchmark of confined-space exploration and manipulation containing four level challenging scenarios. Compared to exploration methods designed for other robots and only considering information gain, our framework increases manipulation success rate by 24.25% in simulations. Real-world experiments demonstrate our method's capability for active sensing and manipulation in confined environments.