[論文レビュー] Approximately Optimal Global Planning for Contact-Rich SE(2) Manipulation on a Graph of Reachable Sets

Simin Liu, Tong Zhao+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 15, 2026

Robot Manipulation and Learning被引用数 0

ひとこと要約

論文は互いに到達可能な集合の物体中心グラフ（MRS）と、コンタクト豊富な SE(2) 操作の全体計画をほぼ最適に実現するオフライン–オンライン計画フレームワークを導入し、先行プランナーと比べて顕著な改善を示す。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• CRM（接触豊富な操作）の実現可能性に焦点を当てた最適化計画とのギャップを動機づけ、解決する。
• 相互到達集合（MRS）を用いた物体中心の離散意思決定空間を導入し、組合せの複雑さを低減する。
• MRS上のオフライングラフ構築とオンライン階層計画を開発し、ほぼ最適な全空間計画を生成する。
• 現実世界の複雑さと高速なクエリ時間を伴う難易度の高いCRMタスクでアプローチをデモンストレーションする。

提案手法

• MRSを、前方到達集合と後方到達集合をSE(2)の物体空間へ射影した交差として定義する。
• 離散化とIRIS-ZOによる凸近似MRSを構築し、グラフベースの最適化を可能にする。
• MRS上にグラフを構築し、Convexのグラフ（GCS）を適用して物体空間の最適経路を計算する。
• 物体空間の計画を、局所プランナー（CQDC-MPC：接触認識最適化）と衝突回避運動のためのRRT-Connectを用いた二段階プロセスで全空間計画へ翻訳する。
• オフライン：α近似MRS集合カバーで物体空間をカバーする。オンライン：物体経路のGCSを解いて全空間計画へ転写する。

Figure 1: The bimanual KUKA iiwa-7 hardware setup with the cylindrical object. Because both the manipulators and the object are constrained to the $xy$ -plane, only the three indicated joints are actuated on each arm. The object pose (shown) is defined with respect to the world frame located at the

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Compactで物体空間の離散意思決定空間（MRS）がCRMの全体計画を実現可能にするか。
• RQ2 MRSのグラフ上で計画すると、物体空間および全空間のほぼ最適な計画と速いクエリ時間を得られるか。
• RQ3 提案手法は難易度の高いCRMタスクにおいて、課題コストと成功率で最先端プランナーと比べてどのように劣らず、あるいは優るか。

主な発見

• 本手法は難易度の高いCRMタスクに対して、主要プランナーと比較してタスクコストを61%削減する。
• 250クエリを対象にして成功率は91%を達成する。
• クエリ時間はサブ分未満で、実世界タスクでの実用性を実現する。
• オフラインのグラフ構築とオンライン計画パイプラインは、多様なクエリで高いロバスト性を示す。
• GCSによる物体空間計画はほぼ最適な物体軌道を生み、それが実現可能な全空間計画へ翻訳される。

Figure 2: An illustration of different configurations ( $q_{\text{seed}}$ , $q_{1}$ , $q_{2}$ , $q_{3}$ ) inside an example MRS. Note how this single MRS encapsulates different contact modes (in $q_{\text{seed}}$ , both wrists make contact; in $q_{2}$ , a white end-effector makes contact; etc.). Thi