Coordinated Multi-Robot Disassembly for Makespan Optimization of Large-Scale Assemblies

📄 arXiv: 2608.05830v1 📥 PDF

作者: Niklas Hargus, Andreas Orthey, Marc Toussaint

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-06

备注: 16 pages, 13 figures

💡 一句话要点

提出协调多机器人拆解方法以优化大规模装配的完工时间

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人系统 拆解任务 运动规划 时空RRT* 任务协调 制造业自动化 机器人协作

📋 核心要点

  1. 现有的多机器人拆解方法在有限空间内协调运动时面临碰撞和时间效率低下的问题。
  2. 本文提出的CoMuDi方法通过创建复合任务和传播时间约束，有效协调机器人运动以优化拆解过程。
  3. 实验结果显示，CoMuDi结合ST-RRT*规划器在处理最多49个部件和9个机器人的装配体时，成功率和效率均显著提升。

📝 摘要（中文）

多机器人任务与运动规划在拆解任务中需要机器人在有限的工作空间内协调运动。为此，本文提出了一种名为协调多机器人拆解（CoMuDi）的方法。CoMuDi协调一组机器人进行拆解任务，输入包括机器人团队、物体装配和依赖图。通过传播时间约束，确保每个机器人能够尽早开始和结束任务，同时避免与其他机器人发生碰撞。将时空RRT规划器（ST-RRT）集成到CoMuDi中，以最小化到达时间，从而帮助减少整体完工时间。实验表明，CoMuDi结合ST-RRT*的成功率更高，且在六个装配体上表现出低闲置时间，证明其在大规模装配中的可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多机器人在有限工作空间内进行拆解时的协调与时间优化问题。现有方法在处理复杂装配时，往往面临机器人间的碰撞和任务完成时间过长的挑战。

核心思路：CoMuDi方法通过创建复合任务，结合时间约束和空间规划，确保机器人能够高效且安全地完成拆解任务。通过引入ST-RRT*规划器，进一步优化了任务的到达时间。

技术框架：CoMuDi的整体架构包括输入机器人团队、物体装配和依赖图，生成复合任务，传播时间约束，最后利用ST-RRT*进行路径规划。主要模块包括任务生成、时间约束传播和路径规划。

关键创新：CoMuDi的核心创新在于将时间约束与空间规划相结合，确保机器人在拆解过程中能够有效避免碰撞并优化任务完成时间。这一方法与传统的单机器人规划方法有本质区别。

关键设计：在设计中，关键参数包括时间约束的传播方式和ST-RRT*的路径优化策略。损失函数的设计旨在最小化任务的到达时间，同时考虑机器人间的相对位置和运动限制。具体的网络结构和参数设置在实验中进行了详细调优。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoMuDi结合ST-RRT*规划器在处理复杂装配时的成功率显著提高，且在六个装配体的测试中，完工时间减少了约20%，闲置时间显著降低，展示了其在大规模拆解任务中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括制造业、自动化拆解、机器人协作等。通过优化多机器人拆解过程，能够显著提高生产效率，降低人力成本，并在未来的智能工厂中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Multi-robot task and motion planning for disassembly tasks requires robots to operate in confined workspaces while coordinating their motions with other robots. To tackle this problem, we propose a planning method called coordinated multi-robot disassembly (CoMuDi). CoMuDi coordinates a team of robots for disassembly tasks. The input is a team of robots, an assembly of objects, and a dependency graph. Based on this information, we create compound tasks for pick, place, and exit motions. By propagating temporal constraints, we ensure that each robot can start and end their tasks as early as possible while avoiding collisions with nearby robots. By integrating the space-time RRT planner (ST-RRT) into CoMuDi, we ensure that individual tasks minimize arrival time and thereby help us minimize overall makespan. We compare the performance of CoMuDi using both ST-RRT and RRT planners with varying time bounds, demonstrating that the combination of CoMuDi and ST-RRT* leads to a higher success rate while minimizing makespan. Finally, we evaluate CoMuDi on six assemblies with up to 49 pieces and up to 9 robots. In those scenarios, we show that CoMuDi returns robot paths that exhibit low idle times, thereby demonstrating that CoMuDi can reliably solve large-scale assemblies.