ReloPush: Multi-object Rearrangement in Confined Spaces with a Nonholonomic Mobile Robot Pusher
作者: Jeeho Ahn, Christoforos Mavrogiannis
分类: cs.RO
发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-03-12)
备注: Preprint of final version, accepted to ICRA 2025
💡 一句话要点
ReloPush：非完整移动机器人推送器在受限空间内的多物体重排
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 多物体重排 非完整约束机器人 推送操作 运动规划 受限空间 Push-Traversability图 机器人操作
📋 核心要点
- 多物体重排在几何、运动学和物理约束下极具挑战，现有方法常简化约束条件。
- ReloPush通过Push-Traversability图统一表示约束，使机器人能修改环境以解决问题。
- 实验表明，ReloPush在复杂场景中运行速度更快，真实环境执行更稳定。
📝 摘要（中文）
本文关注于使用非完整约束的移动机器人进行基于推送的多物体重排规划。同时存在的几何、运动学和物理约束使得这个问题极具挑战性。以往的重排规划工作通常会放宽某些约束，例如假设灵巧的硬件、可抓取的操纵或稀疏占据的工作空间。我们的关键见解是，通过将这些约束捕获到一个统一的表示中，我们可以使受约束的机器人能够通过修改环境来解决困难的问题实例。为此，我们引入了一个Push-Traversability图，其顶点表示机器人可以从其推送物体的位置，边表示它们之间最优的、运动学上可行的和稳定的转换。基于此图，我们开发了ReloPush，一个基于图的规划框架，它将复杂的多物体重排任务作为输入，并将其分解为一系列单物体推送任务。我们使用1/10比例的机器人赛车，在一系列具有挑战性的场景中评估ReloPush，这些场景涉及对多达9个物体的密集杂乱工作空间进行重排。与缺乏我们提出的图结构的两个基线相比，ReloPush表现出数量级更快的运行时间和更强大的真实世界执行能力，这体现在更短的执行时间和更少的物体接触损失。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决非完整约束移动机器人在狭小空间内进行多物体重排的问题。现有方法通常依赖于灵巧的硬件、可抓取的物体或者假设工作空间是稀疏的，这限制了它们在复杂环境中的应用。这些方法无法同时处理几何、运动学和物理约束，导致规划效率低下或执行失败。
核心思路：论文的核心思路是将所有约束（几何、运动学、物理）集成到一个统一的表示中，即Push-Traversability图。该图的节点代表机器人可以进行有效推送的位姿，边代表这些位姿之间的最优、运动学可行且稳定的转换。通过这种方式，机器人可以通过修改环境（例如，先移动某些物体）来简化后续的重排任务。
技术框架：ReloPush框架包含以下几个主要阶段：1. 构建Push-Traversability图：该图描述了机器人可以从哪些位姿推送物体，以及这些位姿之间的转换成本。2. 将多物体重排任务分解为一系列单物体推送任务：利用Push-Traversability图，将复杂的重排任务分解为更小的、易于管理的子任务。3. 规划单物体推送路径：对于每个单物体推送任务，在Push-Traversability图上搜索最优路径，找到一系列机器人位姿，使得机器人能够安全有效地将物体推到目标位置。4. 执行推送序列：按照规划的路径，控制机器人执行一系列推送动作，完成多物体重排任务。
关键创新：论文的关键创新在于提出了Push-Traversability图，它能够有效地表示机器人推送物体的能力，并同时考虑了几何、运动学和物理约束。与现有方法相比，Push-Traversability图能够更好地捕捉机器人与环境之间的交互，从而实现更鲁棒和高效的重排规划。
关键设计：Push-Traversability图的构建需要考虑以下关键设计：1. 位姿采样策略：如何有效地采样机器人的位姿，以覆盖所有可能的推送位置。2. 转换成本计算：如何计算两个位姿之间的转换成本，包括运动学可行性、稳定性和推送效率。3. 图搜索算法：如何选择合适的图搜索算法（例如，A*算法）来找到最优的推送路径。此外，论文还可能涉及到一些参数设置，例如机器人的运动学参数、物体的物理参数等。这些参数需要根据具体的机器人和环境进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ReloPush在多达9个物体的密集杂乱场景中，运行速度比基线方法快几个数量级，并且在真实世界执行中表现出更高的鲁棒性，体现在更短的执行时间和更少的物体接触损失。这些结果验证了Push-Traversability图的有效性，以及ReloPush框架在复杂重排任务中的优越性。
🎯 应用场景
ReloPush技术可应用于仓库自动化、家庭服务机器人、以及其他需要在狭小空间内进行物体重排的场景。该研究的实际价值在于提高了机器人操作复杂环境的能力，降低了人工干预的需求，并有望推动机器人技术在物流、制造和服务行业的广泛应用。
📄 摘要（原文）
We focus on push-based multi-object rearrangement planning using a nonholonomically constrained mobile robot. The simultaneous geometric, kinematic, and physics constraints make this problem especially challenging. Prior work on rearrangement planning often relaxes some of these constraints by assuming dexterous hardware, prehensile manipulation, or sparsely occupied workspaces. Our key insight is that by capturing these constraints into a unified representation, we could empower a constrained robot to tackle difficult problem instances by modifying the environment in its favor. To this end, we introduce a Push-Traversability graph, whose vertices represent poses that the robot can push objects from, and edges represent optimal, kinematically feasible, and stable transitions between them. Based on this graph, we develop ReloPush, a graph-based planning framework that takes as input a complex multi-object rearrangement task and breaks it down into a sequence of single-object pushing tasks. We evaluate ReloPush across a series of challenging scenarios, involving the rearrangement of densely cluttered workspaces with up to nine objects, using a 1/10-scale robot racecar. ReloPush exhibits orders of magnitude faster runtimes and significantly more robust execution in the real world, evidenced in lower execution times and fewer losses of object contact, compared to two baselines lacking our proposed graph structure.