MO-SeGMan: Rearrangement Planning Framework for Multi Objective Sequential and Guided Manipulation in Constrained Environments

📄 arXiv: 2511.01476v1 📥 PDF

作者: Cankut Bora Tuncer, Marc Toussaint, Ozgur S. Oguz

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-03

备注: 8 pages, 8 figures, website:https://sites.google.com/view/mo-segman/

💡 一句话要点

MO-SeGMan：面向约束环境的多目标序列引导操作重排规划框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 重排规划 多目标优化 机器人操作 约束环境 选择性搜索

📋 核心要点

  1. 现有重排规划方法难以在高度约束和杂乱环境中高效生成高质量的运动方案，尤其是在需要考虑多个优化目标时。
  2. MO-SeGMan通过选择性引导前向搜索和自适应子目标选择，在复杂环境中高效地找到满足多目标优化的重排方案。
  3. 实验结果表明，MO-SeGMan在求解速度和方案质量上均优于现有基线方法，验证了其在复杂重排规划中的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MO-SeGMan的多目标序列引导操作规划器，用于解决高度约束的重排问题。MO-SeGMan生成对象放置序列，通过惰性评估方法，最小化每个对象的重规划次数和机器人行进距离，同时保留关键的依赖结构。为了应对高度杂乱、非单调的场景，我们提出了一种选择性引导前向搜索（SGFS），它仅高效地重新定位关键障碍物到可行的重定位点。此外，我们采用了一种自适应子目标选择的细化方法，以消除不必要的拾取和放置动作，从而提高整体解决方案的质量。在九个基准重排任务上的大量评估表明，MO-SeGMan在所有情况下都能生成可行的运动计划，并且始终比基线方法实现更快的求解时间和更高的解决方案质量。这些结果突出了所提出的框架在复杂重排规划问题中的鲁棒性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在高度约束环境中，如何高效地进行多目标优化的物体重排问题。现有方法在处理复杂场景时，往往面临计算量大、求解速度慢、难以保证方案质量等问题，尤其是在需要同时考虑多个优化目标（如重规划次数和机器人行进距离）时，问题更加突出。现有方法难以有效处理高度杂乱和非单调的场景，导致规划效率低下。

核心思路：MO-SeGMan的核心思路是通过分解问题和选择性搜索来降低计算复杂度，并利用自适应子目标选择来提高方案质量。具体来说，它首先通过惰性评估方法来减少不必要的重规划，然后利用选择性引导前向搜索（SGFS）来高效地处理障碍物，最后通过自适应子目标选择来消除冗余的拾取和放置动作。这种分解和选择性搜索的策略使得MO-SeGMan能够更有效地探索搜索空间，从而找到更好的解决方案。

技术框架：MO-SeGMan的整体框架包含以下几个主要模块：1) 对象放置序列生成器：负责生成可能的对象放置序列，并使用惰性评估方法来减少重规划次数。2) 选择性引导前向搜索（SGFS）：用于在杂乱环境中高效地重新定位关键障碍物。3) 自适应子目标选择器：用于消除不必要的拾取和放置动作，从而提高方案质量。整个流程是，首先生成对象放置序列，然后使用SGFS处理障碍物，最后使用自适应子目标选择器优化方案。

关键创新：MO-SeGMan的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了选择性引导前向搜索（SGFS），能够高效地处理杂乱环境中的障碍物。2) 采用了自适应子目标选择方法，能够消除不必要的拾取和放置动作。3) 将惰性评估方法应用于对象放置序列生成，减少了重规划次数。这些创新使得MO-SeGMan能够在复杂环境中高效地生成高质量的重排方案。

关键设计：选择性引导前向搜索（SGFS）的关键设计在于如何选择需要重新定位的关键障碍物，以及如何找到可行的重定位点。自适应子目标选择的关键设计在于如何判断哪些拾取和放置动作是不必要的，以及如何调整子目标以消除这些动作。惰性评估方法的设计在于如何有效地评估对象放置序列的质量，并在必要时进行重规划。

📊 实验亮点

MO-SeGMan在九个基准重排任务上进行了广泛的评估，结果表明，MO-SeGMan在所有情况下都能生成可行的运动计划，并且始终比基线方法实现更快的求解时间和更高的解决方案质量。具体来说，MO-SeGMan在求解速度上平均提升了X%，在方案质量上平均提升了Y%（具体数据未知）。这些结果充分证明了MO-SeGMan在复杂重排规划问题中的鲁棒性和可扩展性。

🎯 应用场景

MO-SeGMan适用于各种需要进行物体重排的场景，例如：仓库自动化、家庭服务机器人、装配线优化等。该研究的实际价值在于能够提高重排任务的效率和质量，降低成本，并提高机器人的自主性。未来，该技术可以应用于更复杂的环境和任务中，例如：灾难救援、太空探索等。

📄 摘要（原文）

In this work, we introduce MO-SeGMan, a Multi-Objective Sequential and Guided Manipulation planner for highly constrained rearrangement problems. MO-SeGMan generates object placement sequences that minimize both replanning per object and robot travel distance while preserving critical dependency structures with a lazy evaluation method. To address highly cluttered, non-monotone scenarios, we propose a Selective Guided Forward Search (SGFS) that efficiently relocates only critical obstacles and to feasible relocation points. Furthermore, we adopt a refinement method for adaptive subgoal selection to eliminate unnecessary pick-and-place actions, thereby improving overall solution quality. Extensive evaluations on nine benchmark rearrangement tasks demonstrate that MO-SeGMan generates feasible motion plans in all cases, consistently achieving faster solution times and superior solution quality compared to the baselines. These results highlight the robustness and scalability of the proposed framework for complex rearrangement planning problems.