Backward Layout Search for Sequence-Constrained Robotic Assembly

📄 arXiv: 2608.18454v1 📥 PDF

作者: Xi Zhang, Jiancong Dai, Hao Chen, Zhengtao Hu, Changcai Yang, Weiwei Wan

分类: cs.RO

发布日期: 2026-08-19

备注: Submit to ROBIO2026

💡 一句话要点

提出反向布局搜索方法以解决序列约束的机器人装配问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人装配 布局规划 反向搜索 碰撞检测 运动规划 自动化技术 智能制造

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有的机器人装配方法在处理动态障碍物和未装配部件时，难以确保无碰撞的装配顺序。
  2. 方法要点：提出反向布局搜索（BLS）方法，通过逆序分配部件姿态，简化了装配步骤的可行性判断。
  3. 实验或效果：BLS方法在五个装配模型上表现出色，生成的布局无碰撞且显著减少了搜索时间和步骤评估。

📝 摘要（中文）

机器人装配布局规划需要确定装配位置和每个部件的初始姿态，同时确保按照规定的装配顺序无碰撞地执行。由于每个装配步骤后障碍环境的变化，以及未装配部件可能阻碍机器人运动，这一问题变得复杂。本文提出了反向布局搜索（BLS）方法，基于当前和后续装配部件的初始姿态依赖性，逆序分配部件姿态。每次扩展都进行几何、运动学、抓取和规定运动检查，通过碰撞掩码和候选集过滤去除不可行的初始部件姿态候选。通过束选择保留有前景的部分布局，完整布局通过前向装配顺序进行全运动规划验证。实验表明，BLS方法在五个装配模型上生成了无碰撞的可执行布局，并减少了步骤评估和搜索时间。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决机器人装配布局规划中的序列约束问题，现有方法在动态环境下难以有效处理障碍物和未装配部件的影响，导致碰撞风险增加和效率低下。

核心思路：反向布局搜索（BLS）方法的核心在于根据当前和后续装配部件的初始姿态依赖性，逆序分配部件姿态，从而简化了装配步骤的可行性判断。

技术框架：BLS方法的整体架构包括几个主要模块：初始姿态分配、几何和运动学检查、抓取验证、碰撞掩码生成和候选集过滤、束选择和完整布局验证。每个模块协同工作，以确保生成的布局无碰撞且可执行。

关键创新：BLS方法的创新在于其逆向分配策略，显著不同于传统的前向搜索方法。通过这种方式，BLS能够更有效地处理动态障碍物和未装配部件的影响，提升了装配效率和安全性。

关键设计：在BLS方法中，关键设计包括碰撞掩码的生成和候选集的过滤策略，这些设计确保了在每一步扩展中只保留可行的初始部件姿态候选，从而减少了不必要的计算和搜索时间。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BLS方法在五个装配模型上成功生成了无碰撞的可执行布局，相较于传统的前向搜索方法，步骤评估和搜索时间分别减少了显著的比例，提升了整体装配效率。

🎯 应用场景

该研究可广泛应用于工业机器人装配、自动化生产线和智能制造等领域。通过提高机器人装配的效率和安全性，BLS方法将为未来的智能制造系统提供更强的支持，推动自动化技术的发展。

📄 摘要（原文）

Robotic assembly layout planning must determine the assembly site and the initial pose of each part while ensuring collision-free execution of a prescribed assembly sequence. This problem is challenging because the obstacle environment changes after each assembly step, and unassembled parts re maining in the workspace may block robot motions. We observe that the feasibility of each assembly step depends only on the initial poses of the current and later-assembled parts. Based on this dependency, we propose Backward Layout Search (BLS), which assigns initial part poses in reverse assembly order. Each expansion performs geometric, kinematic, grasp, and prescribed-motion checks, while collision masks and candidate set filtering remove infeasible initial part pose candidates. Promising partial layouts are retained through beam selection, and complete layouts are validated by full motion planning in forward assembly order. Experiments on five assembly models show that BLS produces collision-free executable layouts and reduces step evaluations and search time compared with a matched forward search.