操作行動による定数時間モーション計画

要旨: 接触が豊富なロボットによる操作における最近の進展は目覚ましいものの、ほとんどの実用システムは単純な、台本（スクリプト）に基づくルーチンに閉じ込められています。重要な障壁の1つは、安全性・効率性・信頼性に関して検証可能な保証を与えられる運動計画アルゴリズムが欠けていることです。これに対処するため、固定されたユーザ指定の時間予算（例: 10ミリ秒）内で衝突回避の運動問い合わせを可能にする、前処理フェーズを活用するアルゴリズム群「Constant-Time Motion Planning（CTMP：定数時間運動計画）」が導入されました。しかし、既存のCTMP手法は、物体の取り扱いに不可欠な操作（マニピュレーション）行動を明示的に組み込んでいません。このギャップを埋めるために、
\textit{Behavioral Constant-Time Motion Planner}（B-CTMP：行動ベースの定数時間運動計画者）を提案します。B-CTMPはCTMPを拡張し、幅広い2ステップの操作課題を解くアルゴリズムです。すなわち、(1) 行動開始状態へ向けた衝突回避の運動計画、続いて(2) 目標へ到達するための操作行動の実行（把持や挿入など）です。コンパクトなデータ構造を事前計算することで、B-CTMPは、指定された状態集合に対して完全性と課題の成功を保証しつつ、問い合わせをわずか数ミリ秒で定数時間に行えることを保証します。シミュレーションおよび実機ロボット上で、B-CTMPを2つの代表的な操作課題、すなわち棚からのピッキングとプラグ挿入で評価します。その結果、B-CTMPは、衝突回避の計画と物体操作を単一の定数時間フレームワーク内で統合し、準構造化環境における操作に対して、速度と成功の保証を証明可能な形で提供できることが示されました。