B4P: Simultaneous Grasp and Motion Planning for Object Placement via Parallelized Bidirectional Forests and Path Repair
作者: Benjamin H. Leebron, Kejia Ren, Yiting Chen, Kaiyu Hang
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-06 (更新: 2025-07-24)
💡 一句话要点
提出B4P框架，通过并行双向森林和路径修复实现物体放置的同步抓取与运动规划
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机器人抓取 运动规划 物体放置 双向搜索 并行计算 森林规划 冗余机械臂
📋 核心要点
- 传统机器人操作将抓取、运动和放置分离，导致次优解，尤其在复杂环境中抓取选择会限制后续运动。
- 提出B4P框架，通过并行构建双向森林，同步规划抓取配置和机器人运动，显式满足放置需求。
- 实验表明，B4P框架的并行性带来超线性加速，提升了冗余机械臂在复杂环境中的操作效率和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于森林的规划框架，用于同步寻找抓取配置和可行的机器人运动，以显式地满足下游放置配置以及所选的抓取方式。传统机器人抓取和放置系统通常将抓取、放置和运动规划解耦，构建串行优化流程，假设各个组件能够协同工作。然而，这种分离引入了次优性，因为抓取选择可能会限制甚至禁止机器人到达目标放置姿势的可行运动，尤其是在拥挤的环境和狭窄的通道中。该框架利用双向采样方法构建起始森林（以可行的抓取区域为根）和目标森林（以可行的放置区域为根），从而促进通过随机探索的运动来连接有效的抓取和放置树的搜索。实验表明，该框架的固有并行性能够实现超线性加速，使其可扩展到冗余机器人手臂（例如，7自由度）在高度拥挤环境中高效工作。在模拟环境中进行的大量实验证明了所提出的框架与多种基线相比，在各种场景下的鲁棒性和效率。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人抓取放置系统通常采用串行流程，分别优化抓取、运动和放置，忽略了它们之间的相互依赖关系。这种解耦方式在复杂环境中会导致次优解，因为初始的抓取选择可能会限制后续运动规划的可行性，尤其是在狭窄或拥挤的环境中，机器人可能无法到达目标放置位置。
核心思路：B4P框架的核心思想是同步规划抓取和运动，将抓取选择与后续的放置任务紧密结合。通过同时考虑抓取配置和运动路径，避免了因抓取选择不当而导致的运动规划失败。框架利用双向搜索策略，从抓取和放置两个方向同时探索，加速了搜索过程。
技术框架：B4P框架包含以下主要模块：1) 起始森林构建：从可行的抓取区域开始，通过随机采样和运动规划，构建一棵以抓取配置为根的树状结构，称为起始森林。2) 目标森林构建：从可行的放置区域开始，同样通过随机采样和运动规划，构建一棵以放置配置为根的树状结构，称为目标森林。3) 森林连接：通过随机探索运动，尝试连接起始森林和目标森林中的节点，找到一条从抓取到放置的可行路径。4) 路径修复：如果初始路径不满足某些约束（例如碰撞），则进行路径修复，优化路径以满足所有约束。
关键创新：B4P框架的关键创新在于其同步规划和并行计算能力。传统的串行方法需要依次优化抓取、运动和放置，而B4P框架可以同时搜索抓取和运动空间，显著提高了规划效率。此外，框架的并行性允许在多个处理器上同时构建和搜索森林，进一步加速了规划过程。
关键设计：B4P框架的关键设计包括：1) 双向搜索策略：从抓取和放置两个方向同时搜索，可以更快地找到可行路径。2) 并行森林构建：在多个处理器上同时构建起始森林和目标森林，加速了搜索过程。3) 路径修复机制：通过优化初始路径，使其满足所有约束条件，提高了规划的鲁棒性。4) 采样策略：采用合适的采样策略，保证在抓取和运动空间中均匀采样，避免陷入局部最优。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，B4P框架在复杂环境中能够显著提高抓取和放置任务的成功率和效率。与传统的串行方法相比，B4P框架能够实现超线性加速，尤其是在高自由度机器人手臂和拥挤环境中。具体性能数据未知，但论文强调了B4P框架在各种场景下相对于多个基线的鲁棒性和效率优势。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于自动化装配、物流分拣、家庭服务机器人等领域。通过同步优化抓取和运动规划，可以提高机器人在复杂环境中的操作效率和可靠性，降低人工干预的需求。未来，该技术有望应用于更广泛的机器人应用场景，例如灾难救援、太空探索等。
📄 摘要（原文）
Robot pick and place systems have traditionally decoupled grasp, placement, and motion planning to build sequential optimization pipelines with the assumption that the individual components will be able to work together. However, this separation introduces sub-optimality, as grasp choices may limit or even prohibit feasible motions for a robot to reach the target placement pose, particularly in cluttered environments with narrow passages. To this end, we propose a forest-based planning framework to simultaneously find grasp configurations and feasible robot motions that explicitly satisfy downstream placement configurations paired with the selected grasps. Our proposed framework leverages a bidirectional sampling-based approach to build a start forest, rooted at the feasible grasp regions, and a goal forest, rooted at the feasible placement regions, to facilitate the search through randomly explored motions that connect valid pairs of grasp and placement trees. We demonstrate that the framework's inherent parallelism enables superlinear speedup, making it scalable for applications for redundant robot arms (e.g., 7 Degrees of Freedom) to work efficiently in highly cluttered environments. Extensive experiments in simulation demonstrate the robustness and efficiency of the proposed framework in comparison with multiple baselines under diverse scenarios.