그래프 기반 도달 영역 집합에서 SE(2) 조작을 위한 근접 최적 전역 계획

Approximately Optimal Global Planning for Contact-Rich SE(2) Manipulation on a Graph of Reachable Sets

인간의 조작을 고려할 때, 끝부분(손가락)만을 사용하는 것보다 모든 표면을 사용하여 물체와 접촉하는 '다중 접촉 조작(CRM)'이 훨씬 더 효율적이고 자연스러울 수 있습니다. 그러나 현재의 CRM을 위한 모델 기반 계획 시스템은 여전히 최적성보다는 실현 가능성에 초점을 맞추고 있어 CRM의 장점을 최대한 활용하지 못하는 한계가 있습니다. 본 연구에서는 근사적으로 최적인 조작 계획을 계산하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이 방법은 두 단계로 구성됩니다. 먼저, 시작 객체 자세와 그립으로부터 도달 가능한 모든 객체 자세를 포함하는 '상호 도달 영역 집합' 그래프를 구축합니다. 그런 다음, 이 그래프 위에서 계획을 수립하여, 전역적으로 최적화된 움직임을 위해 로컬 계획을 계산하고 순차적으로 연결합니다. 어려운, 대표적인 다중 접촉 조작 작업에서, 제안하는 방법은 선도적인 계획 시스템보다 성능이 뛰어나며, 작업 비용을 61% 줄였습니다. 또한, 250개의 쿼리에 대해 91%의 성공률을 달성하고, 쿼리 시간을 1분 미만으로 유지하며, 궁극적으로 전역적으로 최적화된 다중 접촉 조작이 실제 작업에 적용 가능함을 입증합니다.

If we consider human manipulation, it is clear that contact-rich manipulation (CRM)-the ability to use any surface of the manipulator to make contact with objects-can be far more efficient and natural than relying solely on end-effectors (i.e., fingertips). However, state-of-the-art model-based planners for CRM are still focused on feasibility rather than optimality, limiting their ability to fully exploit CRM's advantages. We introduce a new paradigm that computes approximately optimal manipulator plans. This approach has two phases. Offline, we construct a graph of mutual reachable sets, where each set contains all object orientations reachable from a starting object orientation and grasp. Online, we plan over this graph, effectively computing and sequencing local plans for globally optimized motion. On a challenging, representative contact-rich task, our approach outperforms a leading planner, reducing task cost by 61%. It also achieves a 91% success rate across 250 queries and maintains sub-minute query times, ultimately demonstrating that globally optimized contact-rich manipulation is now practical for real-world tasks.