Lazy-DaSH：面向超图多机器人任务与运动规划的惰性方法
机器人学
2025-10-28 v2
摘要
我们提出了 Lazy-DaSH，这是一种改进版的最新多机器人任务与运动规划方法 DaSH，能够支持超过原方法两倍数的机器人和物体数量，在多机械手物体重新排列问题中实现数量级的更快规划速度。我们通过分层方法实现了这一改进，其中高层任务规划层识别完成任务所需的规划空间，运动可行性仅在这些空间内被惰性地验证。与 DaSH 预计算所有可能动作的运动可行性不同，导致构建状态空间表示的成本更高。Lazy-DaSH 通过在其分层结构中利用约束反馈机制保持高效查询性能，确保运动可行性有效地传递给查询过程。通过保持较小的状态空间表示，本方法显著减少了表示构建时间和查询时间。我们在四个不同场景中评估了 Lazy-DaSH，展示了其对机器人和物体数量增加的可扩展性，以及通过约束反馈机制解决冲突的适应性。
引用
@article{arxiv.2504.05552,
title = {Lazy-DaSH: Lazy Approach for Hypergraph-based Multi-robot Task and Motion Planning},
author = {Seongwon Lee and James Motes and Isaac Ngui and Marco Morales and Nancy M. Amato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.05552},
year = {2025}
}