COMPASS: Confined-space Manipulation Planning with Active Sensing Strategy

📄 arXiv: 2509.14787v1 📥 PDF

作者: Qixuan Li, Chen Le, Dongyue Huang, Jincheng Yu, Xinlei Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-18

💡 一句话要点

提出COMPASS框架，解决受限空间内基于主动感知的操作规划问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 受限空间操作 主动感知 操作规划 多目标优化 机器人探索

📋 核心要点

  1. 受限空间操作面临部分观测和复杂构型空间的挑战，现有方法难以兼顾安全性与操作性。
  2. COMPASS框架通过近场感知扫描降低碰撞风险，并利用多目标效用函数选择最佳视点。
  3. 实验表明，COMPASS在模拟环境中操作成功率提升24.25%，并在真实环境中验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

在受限和杂乱环境中进行操作是一个重大挑战，因为存在部分可观测性和复杂的配置空间。在这种环境中进行有效的操作需要智能的探索策略，以安全地理解场景并搜索目标。本文提出了COMPASS，一个多阶段探索和操作框架，其特点是具有操作感知的基于采样的规划器。首先，我们通过近场感知扫描来构建局部碰撞地图，从而降低碰撞风险。此外，我们采用多目标效用函数来寻找既信息丰富又有助于后续操作的视点。而且，我们执行约束操作优化策略来生成尊重障碍物约束的操作姿势。为了系统地评估该方法在这些困难下的性能，我们提出了一个包含四个级别挑战性场景的受限空间探索和操作的基准。与为其他机器人设计且仅考虑信息增益的探索方法相比，我们的框架在模拟中将操作成功率提高了24.25%。真实世界的实验证明了我们的方法在受限环境中进行主动感知和操作的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在狭小、拥挤的受限空间内，机器人如何通过主动感知进行安全有效的操作规划问题。现有方法通常只关注信息增益，忽略了操作的便利性，或者难以处理复杂的碰撞约束，导致操作成功率低，甚至发生碰撞。

核心思路：COMPASS的核心思路是将感知和操作紧密结合，通过操作感知的采样规划器，在探索环境的同时，考虑后续操作的可行性。具体来说，它通过近场感知降低碰撞风险，并利用多目标效用函数选择既能提供丰富信息，又有利于后续操作的视点。

技术框架：COMPASS框架包含以下几个主要阶段：1) 近场感知扫描：利用传感器获取机器人周围环境的局部碰撞地图，降低碰撞风险。2) 视点选择：采用多目标效用函数，综合考虑视点的信息增益和操作便利性，选择最佳视点。3) 约束操作优化：在选定的视点下，生成满足障碍物约束的操作姿势，确保操作的安全性。4) 操作执行：执行规划好的操作。

关键创新：COMPASS的关键创新在于其操作感知的采样规划器，该规划器能够同时考虑环境的探索和操作的可行性，从而在受限空间内实现更安全、更有效的操作。与现有方法相比，COMPASS不仅关注环境的信息增益，还考虑了视点对后续操作的影响，从而提高了操作的成功率。

关键设计：多目标效用函数是COMPASS的关键设计之一，它综合考虑了视点的信息增益和操作便利性。信息增益可以通过传感器模型计算，操作便利性可以通过评估从该视点执行操作的难度来衡量。此外，约束操作优化策略也至关重要，它确保生成的操作姿势满足障碍物约束，从而避免碰撞。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

COMPASS在模拟环境中进行了系统评估，结果表明，与仅考虑信息增益的探索方法相比，COMPASS的操作成功率提高了24.25%。此外，真实世界的实验也验证了COMPASS在受限环境中进行主动感知和操作的能力，证明了其有效性和实用性。

🎯 应用场景

COMPASS框架可应用于各种受限空间内的机器人操作任务，例如：灾后救援、管道检修、医疗手术等。在这些场景中，机器人需要在狭小、拥挤的环境中进行操作，COMPASS能够帮助机器人安全有效地完成任务，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Manipulation in confined and cluttered environments remains a significant challenge due to partial observability and complex configuration spaces. Effective manipulation in such environments requires an intelligent exploration strategy to safely understand the scene and search the target. In this paper, we propose COMPASS, a multi-stage exploration and manipulation framework featuring a manipulation-aware sampling-based planner. First, we reduce collision risks with a near-field awareness scan to build a local collision map. Additionally, we employ a multi-objective utility function to find viewpoints that are both informative and conducive to subsequent manipulation. Moreover, we perform a constrained manipulation optimization strategy to generate manipulation poses that respect obstacle constraints. To systematically evaluate method's performance under these difficulties, we propose a benchmark of confined-space exploration and manipulation containing four level challenging scenarios. Compared to exploration methods designed for other robots and only considering information gain, our framework increases manipulation success rate by 24.25% in simulations. Real-world experiments demonstrate our method's capability for active sensing and manipulation in confined environments.