Coordinated Multi-Robot Disassembly for Makespan Optimization of Large-Scale Assemblies
CoMuDi（coordinated multi-robot disassembly）是一种多机器人拆解任务规划方法，输入为机器人团队、物体装配和依赖图，通过创建拾取、放置和退出运动的复合任务并传播时间约束，使每个机器人尽早开始和结束任务且避免碰撞。CoMuDi 集成 ST-RRT* 规划器以最小化到达时间，从而最小化整体完工时间（makespan）。在最多 49 个零件和 9 个机器人的六个装配场景中，CoMuDi 与 ST-RRT* 组合相比 RRT* 有更高成功率并最小化完工时间。
Development
- First ReportCoordinated Multi-Robot Disassembly for Makespan Optimization of Large-Scale AssembliesarXiv cs.RO
- Current Assessment多机器人拆解规划在自动化回收、维修和制造领域有应用潜力。CoMuDi 的方法可能推动拆解自动化，但当前研究仍处于仿真阶段，未涉及真实机器人或工业场景。该工作属于机器人运动规划与任务规划交叉领域，可能吸引自动化行业关注，但距离商业化仍有距离。Agent Pulse · analysis
CoMuDi 是一种用于多机器人拆解任务的规划方法，解决机器人在受限工作空间中协调运动的问题。该方法输入机器人团队、物体装配和依赖图，创建复合任务（拾取、放置、退出），通过传播时间约束确保每个机器人尽早开始和结束任务并避免碰撞。集成 ST-RRT* 规划器后，CoMuDi 最小化单个任务到达时间，从而最小化整体完工时间。在最多 49 个零件和 9 个机器人的六个装配场景中，CoMuDi 与 ST-RRT* 组合相比单独使用 RRT* 有更高成功率并最小化完工时间。
CoMuDi 的核心创新在于将时间约束传播与 ST-RRT* 结合，实现多机器人拆解任务的协调规划。通过复合任务分解和约束传播，CoMuDi 能处理受限空间中的碰撞避免，同时优化完工时间。ST-RRT* 的集成使单个任务到达时间最小化，从而全局优化 makespan。该方法在最多 49 个零件和 9 个机器人的场景中验证了有效性，但未提供与现有方法的全面对比，且未讨论计算复杂度或实时性。
多机器人拆解规划在自动化回收、维修和制造领域有应用潜力。CoMuDi 的方法可能推动拆解自动化，但当前研究仍处于仿真阶段，未涉及真实机器人或工业场景。该工作属于机器人运动规划与任务规划交叉领域，可能吸引自动化行业关注，但距离商业化仍有距离。
CoMuDi 可能为自动化拆解行业提供规划基础，降低人工拆解成本，提高回收效率。但当前研究阶段未展示商业应用，需进一步开发才能产生商业价值。
CoMuDi 的后续研究可能包括扩展到更复杂装配、处理不确定性（如零件变形）、以及真实机器人实验。与强化学习或学习方法的结合可能提升适应性。工业应用需验证在真实环境中的鲁棒性和实时性。