Constant-Time Motion Planning with Manipulation Behaviors

📄 arXiv: 2512.00939v1 📥 PDF

作者: Nayesha Gandotra, Itamar Mishani, Maxim Likhachev

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-11-30

备注: In submission

💡 一句话要点

提出B-CTMP算法，实现操作行为下的常数时间机器人运动规划

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人操作 运动规划 常数时间算法 行为规划 碰撞避免

📋 核心要点

  1. 现有机器人操作系统缺乏能够保证安全、高效和可靠性的运动规划算法，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. B-CTMP算法通过预计算数据结构，将运动规划分解为无碰撞运动和操作行为执行两个阶段，实现常数时间查询。
  3. 仿真和真实机器人实验表明，B-CTMP能够在毫秒级时间内完成货架拣选和插头插入等操作任务，并保证任务成功。

📝 摘要（中文）

针对现有机器人操作系统缺乏安全、高效、可靠运动规划算法的问题，本文提出了一种名为行为常数时间运动规划器(B-CTMP)的算法。该算法扩展了常数时间运动规划(CTMP)方法，能够解决广泛的两步操作任务：首先，进行无碰撞运动到达行为启动状态；然后，执行操作行为（如抓取或插入）以达到目标。通过预计算紧凑的数据结构，B-CTMP保证在毫秒级的固定时间内完成查询，同时确保在指定状态集上的完整性和任务成功执行。在货架拣选和插头插入两个典型的操作任务仿真中，以及真实机器人实验中，验证了B-CTMP的有效性。结果表明，B-CTMP在一个常数时间框架内统一了无碰撞规划和对象操作，为半结构化环境中的操作提供了速度和成功率的保证。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人操作任务中运动规划效率低下的问题。现有的运动规划算法难以在保证安全性和可靠性的前提下，实现快速的运动规划，尤其是在涉及复杂操作行为（如抓取、插入）时，计算复杂度会显著增加，无法满足实时性要求。

核心思路：B-CTMP的核心思路是将运动规划过程分解为两个阶段：首先，规划一条无碰撞的路径，使机器人到达一个可以执行特定操作行为的状态（行为启动状态）；然后，执行预定义的、经过验证的操作行为，从而完成任务。通过预先计算并存储必要的信息，可以在运行时实现常数时间的查询，大大提高了规划效率。

技术框架：B-CTMP算法主要包含以下几个阶段：1) 离线预计算阶段：对环境进行采样，构建状态空间，并预先计算从各个状态到行为启动状态的无碰撞路径，以及相应的操作行为。这些信息被存储在紧凑的数据结构中，例如图或查找表。2) 在线查询阶段：给定起始状态和目标状态，B-CTMP首先在预计算的数据结构中查找从起始状态到行为启动状态的路径；然后，执行相应的操作行为，从而到达目标状态。整个查询过程在常数时间内完成。

关键创新：B-CTMP的关键创新在于将传统的运动规划问题分解为无碰撞运动规划和操作行为执行两个子问题，并通过预计算的方式，将计算复杂度转移到离线阶段，从而实现了常数时间的在线查询。与传统的运动规划算法相比，B-CTMP能够显著提高规划效率，尤其是在涉及复杂操作行为时。

关键设计：B-CTMP的关键设计包括：1) 状态空间的采样策略：需要选择合适的采样密度，以保证状态空间的覆盖率和计算效率。2) 预计算路径的存储方式：需要选择紧凑的数据结构，以减少存储空间和查询时间。3) 操作行为的定义和验证：需要定义清晰的操作行为，并对其进行验证，以保证任务的成功执行。此外，还需要考虑如何处理环境中的不确定性，例如物体位置的微小变化。

📊 实验亮点

B-CTMP算法在仿真和真实机器人实验中均表现出良好的性能。在货架拣选和插头插入任务中，B-CTMP能够在毫秒级时间内完成运动规划，并保证任务的成功执行。与传统的运动规划算法相比，B-CTMP的规划速度提高了数个数量级，并且能够更好地处理复杂的操作行为。

🎯 应用场景

B-CTMP算法可应用于各种机器人操作任务，例如工业自动化中的零件装配、物流领域的货物拣选、以及家庭服务机器人中的物品整理等。该算法能够显著提高机器人的操作效率和可靠性，使其能够在半结构化环境中安全、高效地完成任务，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent progress in contact-rich robotic manipulation has been striking, yet most deployed systems remain confined to simple, scripted routines. One of the key barriers is the lack of motion planning algorithms that can provide verifiable guarantees for safety, efficiency and reliability. To address this, a family of algorithms called Constant-Time Motion Planning (CTMP) was introduced, which leverages a preprocessing phase to enable collision-free motion queries in a fixed, user-specified time budget (e.g., 10 milliseconds). However, existing CTMP methods do not explicitly incorporate the manipulation behaviors essential for object handling. To bridge this gap, we introduce the \textit{Behavioral Constant-Time Motion Planner} (B-CTMP), an algorithm that extends CTMP to solve a broad class of two-step manipulation tasks: (1) a collision-free motion to a behavior initiation state, followed by (2) execution of a manipulation behavior (such as grasping or insertion) to reach the goal. By precomputing compact data structures, B-CTMP guarantees constant-time query in mere milliseconds while ensuring completeness and successful task execution over a specified set of states. We evaluate B-CTMP on two canonical manipulation tasks in simulation, shelf picking and plug insertion,and demonstrate its effectiveness on a real robot. Our results show that B-CTMP unifies collision-free planning and object manipulation within a single constant-time framework, providing provable guarantees of speed and success for manipulation in semi-structured environments.