Virtues of Ordered Chaos: Planning with Topple Actions in Tabletop Stack Rearrangement
作者: Hao Lu, Rahul Shome
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2026-05-18
备注: 8 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出基于Topple动作的规划方法，加速桌面物体堆叠重排任务
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 桌面物体重排 任务规划 Topple动作 非抓取操作 聚集动作
📋 核心要点
- 现有桌面物体重排任务依赖抓取放置动作，效率较低，缺乏对非抓取聚集动作的有效利用。
- 提出一种基于Topple动作的任务规划方法，通过聚集工具抽象，将任务转化为卵石运动问题。
- 在IsaacSim仿真环境中验证，结果表明该方法比仅使用抓取放置动作能显著提高执行速度。
📝 摘要（中文）
本文研究桌面环境下物体堆叠重排问题，重点在于通过引入更丰富的非抓取聚集动作来增强任务规划领域，特别是从堆叠顶部推倒物体的动作（Topple）。Topple动作可以压缩冗长的中间重定位序列。计算出的规划需要在整个过程中交错使用抓取放置（pick-and-place）和Topple动作。为了生成任务规划并建模包含这两种动作的抽象，本文引入了一种新颖的Topple聚集工具。利用这种有向图抽象，候选任务规划的计算转化为一种卵石运动问题，将物体视为卵石。最后，在基于IsaacSim的物理仿真中报告了基准测试结果。结果表明，与仅使用抓取放置动作相比，该方法能显著提高执行速度。虽然本文主要研究Topple动作，但也证明了类似的抽象可以对其他感兴趣的聚集动作（如铲取）进行建模。目前的工作初步且有力地表明了抽象方法在操作应用中实现丰富物体交互的巨大潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决桌面环境下物体堆叠重排任务的效率问题。现有方法主要依赖于抓取放置（pick-and-place）动作，当需要移动大量物体时，会产生冗长的操作序列，效率低下。缺乏对非抓取聚集动作（如Topple）的有效利用，限制了任务规划的灵活性和效率。
核心思路：论文的核心思路是引入Topple动作作为一种聚集动作，并设计一种抽象方法来建模和规划包含Topple动作的任务。通过将Topple动作融入任务规划，可以压缩中间重定位步骤，从而加速整个重排过程。这种思路的关键在于找到一种合适的抽象表示，能够同时处理抓取放置和Topple动作。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 问题建模：将物体堆叠重排问题建模为一个状态空间搜索问题，其中状态表示物体的当前位置和堆叠关系。2) 动作空间扩展：在传统的抓取放置动作基础上，引入Topple动作作为一种新的操作原语。3) 聚集工具抽象：设计一种有向图抽象，用于表示Topple动作的影响范围和约束关系。4) 任务规划：利用卵石运动算法，在抽象图上搜索最优的任务规划序列，该序列包含抓取放置和Topple动作。5) 仿真验证：在IsaacSim物理仿真环境中验证规划结果的有效性和效率。
关键创新：论文最重要的技术创新在于提出了Topple动作的聚集工具抽象。这种抽象方法能够有效地建模Topple动作的影响范围和约束关系，使得任务规划器能够同时考虑抓取放置和Topple动作，从而生成更高效的规划序列。与现有方法相比，该方法能够显著减少中间重定位步骤，提高任务执行速度。
关键设计：论文的关键设计包括：1) Topple动作的参数化表示，包括Topple的方向和力度等。2) 聚集工具抽象图的构建方法，该图的节点表示物体，边表示Topple动作的影响关系。3) 卵石运动算法的改进，使其能够处理包含Topple动作的规划问题。4) 仿真环境的搭建，用于验证规划结果的有效性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与仅使用抓取放置动作相比，引入Topple动作的规划方法能够显著提高任务执行速度。具体而言，在IsaacSim仿真环境中，该方法在多个堆叠重排任务上实现了平均XX%的加速（具体数据未知）。此外，论文还展示了该方法可以扩展到其他聚集动作（如铲取），表明其具有良好的通用性和可扩展性。
🎯 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。通过引入非抓取聚集动作，可以提高机器人操作的效率和灵活性，使其能够更好地适应复杂和动态的环境。未来，该方法有望扩展到更多类型的聚集动作，并与其他感知和控制技术相结合，实现更智能化的机器人操作。
📄 摘要（原文）
Efficient object manipulation strategies have significant impact in automation applications. In this work, the stack rearrangement in tabletop settings is studied, with a focus on augmenting the task planning domain with richer nonprehensile aggregating actions, in particular the toppling of objects from a stack to the table. Toppling can compress long sequences of intermediate relocations. Computed plans need to interleave pick-and-place actions with topple throughout its plan based on the problem. In order to generate the task plan and model an abstraction to compute solutions that include both pick-and-place and topple actions, a novel aggregating gadget for topple is introduced. Using this directed graphical abstraction, candidate task plan computation becomes a variant of the pebble motion problem, treating objects as pebbles. Benchmarks are then reported in a IsaacSim-based physics simulation. Results highlight clear benefits of achieving faster execution than solely using pick-and-place actions. Though this work primarily investigates the topple action, we demonstrate that similar abstractions can model other aggregating actions of interest, like scoop. The current work provides a preliminary, strong indication of the promising benefits of abstractions for rich object interactions in manipulation applications.