Lazy-DaSH: Lazy Approach for Hypergraph-based Multi-robot Task and Motion Planning
作者: Seongwon Lee, James Motes, Isaac Ngui, Marco Morales, Nancy M. Amato
分类: cs.RO
发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-10-27)
💡 一句话要点
Lazy-DaSH：一种基于超图的多机器人任务与运动规划惰性方法
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多机器人任务规划 运动规划 超图 惰性规划 分层规划
📋 核心要点
- 现有DaSH方法在多机器人任务规划中，由于需要预先计算所有动作的运动可行性，导致状态空间构建成本高昂，限制了其可扩展性。
- Lazy-DaSH采用分层惰性方法，仅在任务规划所需的空间内验证运动可行性，从而减小状态空间，降低计算成本。
- 实验表明，Lazy-DaSH在机器人和物体数量上具有更好的可扩展性，并通过约束反馈机制有效解决冲突，显著提升规划效率。
📝 摘要（中文）
本文介绍Lazy-DaSH，它是对最新多机器人任务与运动规划方法DaSH的改进。与原始方法相比，Lazy-DaSH能够扩展到两倍以上的机器人和物体数量，并且在应用于多机械臂物体重排问题时，规划时间缩短了一个数量级。这种改进是通过一种分层方法实现的，其中高层任务规划层识别任务完成所需的规划空间，并且仅在这些空间内惰性地验证运动可行性。相比之下，DaSH预先计算所有可能动作的运动可行性，从而导致构建状态空间表示的成本更高。Lazy-DaSH通过在其分层结构中利用约束反馈机制来维持高效的查询性能，确保运动可行性有效地传递到查询过程。通过维护更小的状态空间表示，我们的方法显著减少了表示构建时间和查询时间。我们在四种不同的场景中评估了Lazy-DaSH，证明了其对增加的机器人和物体数量的可扩展性，以及通过约束反馈机制解决冲突的适应性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多机器人任务与运动规划（Multi-Robot Task and Motion Planning, MRTMP）问题，特别是在物体重排等场景下，如何高效地规划多个机器人的动作，以完成特定任务。现有方法，如DaSH，需要预先计算所有可能动作的运动可行性，导致状态空间表示的构建成本过高，限制了其在复杂场景中的应用。
核心思路：Lazy-DaSH的核心思路是采用一种惰性（Lazy）的分层规划方法。在高层，进行任务规划，确定完成任务所需的关键规划空间。在底层，仅在这些关键空间内验证运动可行性，避免了对所有可能动作的预先计算。这种惰性策略显著减小了状态空间的大小，从而降低了计算复杂度。
技术框架：Lazy-DaSH的整体框架是一个分层结构，包含以下主要阶段： 1. 高层任务规划：确定完成任务所需的关键规划空间。 2. 底层运动规划：仅在关键规划空间内进行运动可行性验证。 3. 约束反馈机制：如果底层运动规划发现不可行，则将约束反馈给高层任务规划，重新规划任务。 这个过程迭代进行，直到找到一个可行的任务和运动规划方案。
关键创新：Lazy-DaSH的关键创新在于其惰性验证策略和约束反馈机制。与DaSH预先计算所有动作可行性不同，Lazy-DaSH只在需要时才验证运动可行性，极大地减少了计算量。约束反馈机制则保证了高层任务规划能够感知到低层运动规划的约束，从而避免无效的规划尝试。
关键设计：论文中提到利用超图来表示任务和运动规划空间，但具体超图的构建方式和参数设置没有详细描述。约束反馈机制的具体实现方式也未知。这些细节可能在论文的其他部分或相关工作中有所阐述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Lazy-DaSH能够扩展到两倍以上的机器人和物体数量，并且在多机械臂物体重排问题中，规划时间缩短了一个数量级。这表明Lazy-DaSH在处理复杂的多机器人任务规划问题时具有显著的优势，能够有效地提高规划效率和可扩展性。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有给出，需要在论文正文中查找。
🎯 应用场景
Lazy-DaSH方法在自动化仓库、智能制造、医疗机器人等领域具有广泛的应用前景。例如，在自动化仓库中，可以用于规划多个机器人协同完成货物的拣选和搬运任务。在智能制造中，可以用于规划多个机械臂协同完成产品的装配和加工任务。该方法能够提高多机器人系统的效率和灵活性，降低人工成本，并有望推动相关领域的智能化发展。
📄 摘要（原文）
We introduce Lazy-DaSH, an improvement over the recent state of the art multi-robot task and motion planning method DaSH, which scales to more than double the number of robots and objects compared to the original method and achieves an order of magnitude faster planning time when applied to a multi-manipulator object rearrangement problem. We achieve this improvement through a hierarchical approach, where a high-level task planning layer identifies planning spaces required for task completion, and motion feasibility is validated lazily only within these spaces. In contrast, DaSH precomputes the motion feasibility of all possible actions, resulting in higher costs for constructing state space representations. Lazy-DaSH maintains efficient query performance by utilizing a constraint feedback mechanism within its hierarchical structure, ensuring that motion feasibility is effectively conveyed to the query process. By maintaining smaller state space representations, our method significantly reduces both representation construction time and query time. We evaluate Lazy-DaSH in four distinct scenarios, demonstrating its scalability to increasing numbers of robots and objects, as well as its adaptability in resolving conflicts through the constraint feedback mechanism.