Differentiable Particle Optimization for Fast Sequential Manipulation
作者: Lucas Chen, Shrutheesh Raman Iyer, Zachary Kingston
分类: cs.RO
发布日期: 2025-10-09 (更新: 2025-10-11)
备注: 8 pages, 7 figures, 3 tables. Under review
💡 一句话要点
提出SPaSM以解决实时顺序机器人操作问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人操作 轨迹优化 GPU加速 粒子优化 实时计算 高维空间 约束评估
📋 核心要点
- 现有方法在实时解决顺序机器人操作任务时面临计算需求高、性能受限的问题，尤其是在高维配置空间中。
- 本文提出的SPaSM框架通过完全GPU并行化，消除了CPU-GPU数据传输开销，实现了高效的轨迹优化。
- 实验结果显示，SPaSM在复杂基准测试中实现了毫秒级的解决时间，且成功率为100%，相比传统方法速度提升显著。
📝 摘要（中文）
顺序机器人操作任务需要在高维配置空间中找到满足几何约束的无碰撞轨迹。由于计算需求，实时解决这些问题一直是一个挑战。尽管基于GPU的加速方法已显示出良好效果，但现有方法因CPU-GPU数据传输开销和复杂逻辑而限制了性能。为此，本文提出了SPaSM（顺序操作的采样粒子优化），一个完全GPU并行化的框架，通过优化的CUDA内核实现约束评估、采样和基于梯度的优化，从而实现端到端的轨迹优化，无需CPU协调。该方法采用两阶段粒子优化策略，首先通过大规模并行采样解决放置约束，然后在关节空间中提升解决方案进行完整轨迹优化。实验评估表明，该方法在挑战性基准上实现了毫秒级的解决时间，成功率达到100%，相比现有方法速度提升达到4000倍。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决顺序机器人操作任务中的轨迹优化问题，现有方法因计算复杂度高和CPU-GPU数据传输开销而难以实现实时性能。
核心思路：SPaSM框架通过完全GPU并行化设计，结合约束评估、采样和梯度优化，消除了CPU的协调需求，从而实现高效的轨迹优化。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：第一阶段通过大规模并行采样解决放置约束，第二阶段在关节空间中进行完整轨迹优化。整体架构利用CUDA内核实现高效计算。
关键创新：SPaSM的最大创新在于其联合优化对象放置和机器人轨迹的能力，克服了传统分层方法的局限性，能够处理运动可行性约束放置选项的问题。
关键设计：在技术细节上，SPaSM使用优化的CUDA内核进行约束评估和粒子优化，确保了高效的并行计算和资源利用。
📊 实验亮点
实验结果表明，SPaSM在复杂基准测试中实现了毫秒级的解决时间，成功率达到100%。与现有方法相比，速度提升达到4000倍，展示了其在实时顺序操作任务中的卓越性能。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括工业机器人、自动化装配、物流搬运等，需要高效、实时的机器人操作任务。通过提高机器人操作的效率和成功率，SPaSM能够显著提升生产力和操作安全性，未来可能在智能制造和服务机器人领域产生深远影响。
📄 摘要（原文）
Sequential robot manipulation tasks require finding collision-free trajectories that satisfy geometric constraints across multiple object interactions in potentially high-dimensional configuration spaces. Solving these problems in real-time and at large scales has remained out of reach due to computational requirements. Recently, GPU-based acceleration has shown promising results, but prior methods achieve limited performance due to CPU-GPU data transfer overhead and complex logic that prevents full hardware utilization. To this end, we present SPaSM (Sampling Particle optimization for Sequential Manipulation), a fully GPU-parallelized framework that compiles constraint evaluation, sampling, and gradient-based optimization into optimized CUDA kernels for end-to-end trajectory optimization without CPU coordination. The method consists of a two-stage particle optimization strategy: first solving placement constraints through massively parallel sampling, then lifting solutions to full trajectory optimization in joint space. Unlike hierarchical approaches, SPaSM jointly optimizes object placements and robot trajectories to handle scenarios where motion feasibility constrains placement options. Experimental evaluation on challenging benchmarks demonstrates solution times in the realm of $\textbf{milliseconds}$ with a 100% success rate; a $4000\times$ speedup compared to existing approaches. Code and examples are available at $\href{https://commalab.org/papers/spasm}{commalab.org/papers/spasm}$.