HEATS: A Hierarchical Framework for Efficient Autonomous Target Search with Mobile Manipulators

📄 arXiv: 2503.07986v1 📥 PDF

作者: Hao Zhang, Yifei Wang, Weifan Zhang, Yu Wang, Haoyao Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-11

备注: 8 pages, 9 figures, conference

💡 一句话要点

HEATS：一种用于移动机械臂高效自主目标搜索的分层框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主目标搜索 移动机械臂 视点规划 运动规划 分层框架 全局路径搜索 局部优化

📋 核心要点

  1. 现有自主目标搜索方法在复杂环境中表现不佳，主要受限于硬件、视点选择策略和运动规划。
  2. HEATS框架通过定制视点规划器和集成全局与局部优化的全身运动规划器，提升搜索效率。
  3. 实验结果表明，HEATS在搜索时间、目标搜索完整性和移动成本方面优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出HEATS，旨在提升移动机械臂在复杂未知环境中自主目标搜索的能力。现有方法由于硬件平台限制、低效的视点选择策略和保守的运动规划而表现不佳。HEATS设计了一种针对移动机械臂优势定制的目标视点规划器，确保高效全面的视点规划。在此基础上，一个全身运动规划器集成了全局路径搜索和局部IPC（未知）优化，使移动机械臂能够安全灵活地访问目标视点，从而显著提高搜索性能。大量的模拟和真实世界测试表明，与经典和最先进的方法相比，该方法减少了搜索时间，提高了目标搜索完整性，并降低了移动成本。该方法将开源以供社区使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决移动机械臂在复杂未知环境中进行高效自主目标搜索的问题。现有方法的痛点在于：1)硬件平台限制了搜索范围和灵活性；2)视点选择策略效率低下，无法全面覆盖搜索空间；3)运动规划过于保守，导致移动机械臂行动迟缓，搜索时间过长。

核心思路：论文的核心思路是设计一个分层框架，将目标视点规划和运动规划解耦，并分别进行优化。首先，针对移动机械臂的特性，设计高效的视点规划器，选择信息量最大的视点。然后，通过全局路径搜索和局部IPC优化相结合的全身运动规划器，使机械臂能够安全、灵活地到达目标视点。

技术框架：HEATS框架包含两个主要模块：1)目标视点规划器：负责根据环境信息和目标特征，选择最佳的视点序列。2)全身运动规划器：负责生成连接当前位置和目标视点的安全、高效的运动轨迹。该运动规划器结合了全局路径搜索（例如A*算法）和局部IPC优化，以实现快速避障和姿态调整。

关键创新：HEATS的关键创新在于其分层架构和针对移动机械臂特点的优化策略。与传统的单一运动规划方法相比，HEATS能够更有效地利用移动机械臂的灵活性和操作能力，从而提高搜索效率。此外，全局路径搜索与局部IPC优化的结合，能够在保证安全性的同时，实现更快速的运动。

关键设计：目标视点规划器可能采用信息增益作为选择视点的标准，例如选择能够最大程度减少环境不确定性的视点。全身运动规划器中的IPC优化可能涉及碰撞检测、关节力矩限制等约束条件。具体的参数设置和损失函数选择需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HEATS方法在模拟和真实环境中均优于传统方法。与经典方法相比，HEATS能够显著减少搜索时间（具体减少幅度未知），提高目标搜索完整性（具体提升比例未知），并降低移动成本（具体降低幅度未知）。这些结果验证了HEATS框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

HEATS框架可广泛应用于搜索与救援、工业巡检、仓储物流等领域。在搜索与救援中，可帮助搜救人员快速定位受困人员。在工业巡检中，可用于检测设备故障和安全隐患。在仓储物流中，可用于快速定位和拣选货物。该研究有助于提升机器人自主作业能力，降低人力成本，提高工作效率。

📄 摘要（原文）

Utilizing robots for autonomous target search in complex and unknown environments can greatly improve the efficiency of search and rescue missions. However, existing methods have shown inadequate performance due to hardware platform limitations, inefficient viewpoint selection strategies, and conservative motion planning. In this work, we propose HEATS, which enhances the search capability of mobile manipulators in complex and unknown environments. We design a target viewpoint planner tailored to the strengths of mobile manipulators, ensuring efficient and comprehensive viewpoint planning. Supported by this, a whole-body motion planner integrates global path search with local IPC optimization, enabling the mobile manipulator to safely and agilely visit target viewpoints, significantly improving search performance. We present extensive simulated and real-world tests, in which our method demonstrates reduced search time, higher target search completeness, and lower movement cost compared to classic and state-of-the-art approaches. Our method will be open-sourced for community benefit.