Semantic- and Density-Aware Planning for Accessibility-Preserving Multi-Object Placement
作者: Benno Wingender, Nils Dengler, Nicolas Busch, Sicong Pan, Maren Bennewitz
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-17
💡 一句话要点
提出语义与密度感知规划以解决多物体放置问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多物体放置 语义密度规划 可达性图 家庭服务机器人 空间利用 操作规划 智能仓储
📋 核心要点
- 现有方法未能同时考虑语义组织、空间利用密度和操作可达性，导致放置效率低下。
- 提出的语义密度放置规划（SDPP）通过语义密度评分来评估候选位置，并使用可达性图过滤不可达的候选。
- 仿真实验显示，SDPP在语义放置质量和架子密度上显著优于现有基线，且AM减少了可行放置姿势识别时间。
📝 摘要（中文）
长期的操作规划要求机器人不仅考虑即时任务的成功，还要思考当前决策如何影响未来与环境的交互。在家庭服务机器人需要在部分占用的架子上组织杂货时，必须有效利用有限的存储空间并保持后续放置的可达性。本文提出了一种在线多物体架子放置方法，称为语义密度放置规划（SDPP），该方法通过结合物体间的语义相似性与空间接近性来评估候选放置位置的语义密度评分，并利用可达性图（AM）进一步过滤不易到达的候选位置。仿真实验表明，SDPP在语义放置质量和架子密度方面显著优于现有方法，同时AM显著减少了识别可行放置位置所需的时间。实际场景实验验证了该方法在家庭储物场景中的适用性。
🔬 方法详解
问题定义：本文解决的是在未知未来物体到达情况下的多物体架子放置问题。现有方法未能有效结合语义组织、空间利用和可达性，导致放置效率低下。
核心思路：论文提出的SDPP方法通过语义密度评分来评估候选放置位置，结合物体间的语义相似性与空间接近性，以确保放置的合理性和可达性。
技术框架：SDPP的整体架构包括候选位置生成、语义密度评分计算和可达性图过滤三个主要模块。首先生成候选位置，然后计算其语义密度评分，最后通过可达性图筛选出可行的放置位置。
关键创新：最重要的创新在于结合了语义相似性与空间接近性来评估放置位置的语义密度评分，并引入可达性图来优化放置决策。这一方法与现有方法的本质区别在于同时考虑了多个维度的影响。
关键设计：在设计中，语义密度评分的计算方式和可达性图的构建是关键，具体参数设置和损失函数的选择将直接影响放置效果和效率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，SDPP在语义放置质量上显著优于现有最先进的基线，平均架子密度达到最高，同时可达性图显著减少了识别可行放置姿势所需的时间，提升幅度明显。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括家庭服务机器人、智能仓储系统和自动化物流等。通过优化物体放置策略，能够提高空间利用率和操作效率，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Long-term manipulation planning requires robots to reason not only about immediate task success but also about how current decisions affect future interactions with the environment. In this context, household service robots may need to organize groceries in partially occupied shelves while using limited storage space efficiently and preserving access for subsequent placements. In this paper, we consider an online multi-object shelf-placement setting in which future objects arrivals are unknown. Existing approaches do not jointly address semantic organization, dense space utilization, and manipulator accessibility during sequential shelf filling. To address this gap, we propose Semantic-Dense Placement Planning (SDPP), an accessibility-preserving approach that ranks candidate poses using a semantic-density score combining inter-object semantic similarity with spatial proximity. An Accessibility Map (AM) further filters candidates unlikely to be reachable before motion planning and penalizes placements that reduce the remaining accessible workspace. Simulation experiments show that SDPP significantly improves semantic placement quality over state-of-the-art baselines and achieves the highest average shelf density, while the AM substantially reduces the time required to identify feasible placement poses. A qualitative real-world experiment demonstrates the applicability of our pipeline in a domestic shelf-storage scenario.